From: zulu Date: Tue, 14 Jan 2014 16:01:27 +0000 (+0100) Subject: final avant rapport X-Git-Url: https://bilbo.iut-bm.univ-fcomte.fr/and/gitweb/these_gilles.git/commitdiff_plain/13ca7bf0cd6c0a68491100176b08e819ef173a57?ds=inline;hp=c9d0c3dd6f80e930b253e821696e7cab543423be final avant rapport --- diff --git a/THESE/Chapters/chapter1/conclusion.tex b/THESE/Chapters/chapter1/conclusion.tex index ff8cdbc..d12040a 100644 --- a/THESE/Chapters/chapter1/conclusion.tex +++ b/THESE/Chapters/chapter1/conclusion.tex @@ -1,7 +1,8 @@ Les travaux présentés dans ce manuscrit partagent le même cadre et les mêmes objectifs, à savoir effectuer des opérations de filtrage ou de segmentation sur des images bruitées en exploitant au mieux les capacités de traitement des GPUs. Comme le laissait entrevoir notre intuition première, ces traitements présentent des propriétés de parallélisme très diverses, conduisant à des implémentations plus ou moins efficaces sur GPU. -Certains algorithmes, comme le filtrage contraint par les lignes de niveaux, ont pu voir leur objectif opérationnel conservé en adaptant les modèles aux caractéristiques particulières des GPUs, ce qui a permis d'atteindre des niveaux de performance élevés. Pour d'autres opérations plus classiques, comme les filtrages médian ou de convolution, la problématique est autre, puisqu'il s'agit d'effectuer des traitements de référence ayant une définition mathématique clairement établie. Toute implémentation efficace requiert la conception de structures garantissant l'exactitude du calcul tout en optimisant l'utilisation du GPU. Nous avons, dans ce domaine, contribué significativement à l'amélioration des performances, en approchant du maximum permis par nos architectures de test. +Certains, comme le filtrage contraint par les lignes de niveaux, ont fait l'objet d'une conception conjointe de l'algorithme et de l'implémentation et ont ainsi pu voir leur objectif opérationnel atteint en adaptant les modèles aux caractéristiques particulières des GPUs, ce qui a permis d'atteindre des niveaux de performance élevés. +Pour d'autres opérations plus classiques, comme les filtrages médian ou de convolution, la problématique est autre, puisque l'algorithme mathématique est chaque fois imposé et nos recherches ne portent alors que sur les implémentations qui, pour être efficaces, requierent la conception de structures garantissant l'exactitude du calcul tout en optimisant l'utilisation du GPU. Nous avons, dans ce domaine, contribué à l'amélioration des performances, en approchant du maximum permis par nos architectures de test. Dans tous les cas, les implémentations présentées ici sont le fruit d'une recherche approfondie et quasi-exhaustive de la meilleure utilisation des différents types de mémoire disponibles sur GPU. Nos travaux mettent en évidence des résultats qui ébranlent le paradigme de la mémoire partagée comme unique chemin vers la performance. En effet, dans de nombreux cas, l'utilisation de la mémoire partagée s'avère pénalisante et le recours aux registres internes des c\oe urs de calcul se révèle bien plus efficace. L'optimisation des calculs n'est de surcroît pas le seul aspect dont l'implémentation doive être soignée. Nous avons ainsi optimisé les temps de transfert entre CPU et GPU pris en compte dans nos calculs de performances, contrairement à la plupart des articles de référence qui \og omettent\fg{} de les intégrer à leurs mesures. @@ -12,7 +13,7 @@ Nos travaux remettent également en cause l'idée trop souvent reçue que le sim Beaucoup d'autres traitements sont susceptibles de bénéficier des performances toujours en hausse des cartes graphiques modernes. Certains n'ont pas encore été portés sur ces plateformes, d'autres l'ont été, mais n'atteignent pas toujours les performances attendues. Sur la base des techniques et savoir-faire que nous avons pu développer durant ces années de thèse, il est permis de penser que nous pourrons à l'avenir contribuer à améliorer significativement cet état de fait, avec des solutions adaptées tant aux évolutions des matériels qu'aux diverses problématiques scientifiques. -À court terme, nous envisageons d'appliquer les techniques exposées ici aux algorithmes de traitement d'image qui font référence en termes de qualité, comme \textit{BM3D} ou \textit{level-sets}, qui nous paraissent susceptibles d'en tirer parti. +À court terme, nous envisageons d'appliquer les techniques exposées ici aux algorithmes de traitement d'image qui font référence en termes de qualité, comme \textit{BM3D} ou d'usage, comme \textit{level-sets} et qui nous paraissent susceptibles d'en tirer parti. Outre les performances obtenues dans le traitement des images 2-D, les résultats obtenus concernant la convolution séparable montrent que nos méthodes apportent aussi un gain de performances important sur les opérations 1-D, ce qui nous permettra d'étendre leur champ d'application à l'ensemble des signaux mono-dimensionnels comme les signaux audio. Enfin, le procédé d'exploitation des recouvrements de voisinages, d'autant plus efficace que ces recouvrements sont importants, ouvre des perspectives très prometteuses dans le traitement des images 3-D. Nous envisageons d'étendre nos recherches à ce domaine et à ses nombreuses applications, notamment l'interprétation des données issues de l'imagerie médicale. diff --git a/THESE/Chapters/chapter1/rem.tex b/THESE/Chapters/chapter1/rem.tex index f532f69..9d56ed1 100644 --- a/THESE/Chapters/chapter1/rem.tex +++ b/THESE/Chapters/chapter1/rem.tex @@ -1,14 +1,14 @@ La lecture du paragraphe consacré aux remerciements qui figure systématiquement dans les manuscrits qu'il m'a été donné de lire m'a toujours troublé. Il revêt un caractère si personnel, voire émotionnel, qu'il ne me semblait pas avoir sa place dans un document à caractère scientifique et technique. Malgré cela, je me sens obligé, à mon tour, de faire subir ce désagrément au lecteur, tant le soutient dont j'ai bénéficié pendant ces années a été déterminant. -Entreprendre une telle aventure après quinze années de carrière, en parallèle de mon activité d'enseignant, dans des conditions d'exercice souvent compliquées et éprouvantes, à fatalement imposé à mes proches des désagréments, voire des sacrifices. Il me tarde aujourd'hui de pouvoir leur rendre un peu de ce qu'il m'ont apporté pendant ces quatre années. +Entreprendre une telle aventure après quinze années de carrière, en parallèle d'une activité d'enseignant, dans des conditions d'exercice souvent compliquées et éprouvantes, à fatalement imposé à mes proches des désagréments, voire des sacrifices. Il me tarde aujourd'hui de pouvoir leur rendre un peu de ce qu'il m'ont apporté pendant ces quatre années. -La première ligne de cette équipe est naturellement constituée de mon épouse, incarnation de la compréhension, et de ma fille, arrivée en cours de route, mais qui a immédiatement su préserver le sommeil réparateur de son vieil étudiant de père et lui apporter un bonheur tel qu'il en est parvenu à faire s'évanouir toute lassitude. +La première ligne de cette équipe est naturellement constituée de mon épouse Sonia, incarnation de la compréhension, et de ma fille Juliette, arrivée en cours de route, mais qui a immédiatement su préserver le sommeil réparateur de son vieil étudiant de père et dissoudre ses moments de lassitude dans un bonheur sans mesure. -La deuxième ligne, plus discrète mais tout aussi vaillante, comprend tout d'abord le petit Dany, qui a consacré des dizaines d'heures à diverses relectures de prose anglaise ou française et attendu tout ce temps les travaux de bricolage que je lui ai promis. On y trouve aussi les amis Marc, Stéphanie, Nicolas, Muriel et leurs enfants qui nous ont permis de ne pas nous isoler, et aussi ma grand-mère, seul ancrage familial, qui nous a malheureusement quitté avant la fin. +La deuxième ligne, plus discrète mais tout aussi vaillante, comprend tout d'abord le petit Dany, qui a consacré des dizaines d'heures à diverses relectures de prose anglaise ou française et attendu tout ce temps les travaux de bricolage que je lui ai promis. On y trouve aussi les proches Marc, Stéphanie, Muriel et surtout Nicolas qui nous ont permis, entres autres, de ne pas nous isoler, mais aussi ma grand-mère, seul ancrage familial, qui nous a malheureusement quitté avant la fin. -Dans les lignes arrières, les plus fournies, on trouve les membres de l'équipe AND, pour leur l'accueil et la simplicité avec laquelle ils m'ont intégré dans leur fonctionnement, avec des mentions spéciales pour Stéphane l'exigeant et Arnaud l'infatigable et disponible dépanneur, pour toute l'assistance qu'il m'ont offerte ces dernières semaines dans mes nouveaux enseignements. Je n'oublie pas les entraîneurs Michel et Alain qui m'ont concocté un emploi du temps sur mesure, et les remplaçants Jeff, David, Fabrice, Mourad, Jean-Luc, Karine et Abdallah qui, par petites touches de présence, d'échanges ou de partage ont tout aussi sûrement permis qu'à aucun moment je ne doute de mon choix. Merci enfin à Christian pour sa disponibilité, ses supports de cours et l'ensemble de ses conseils, il a rendu simple une année qui s'annonçait particulièrement difficile. +Dans les lignes arrières, les plus fournies, on trouve les membres de l'équipe AND, pour l'accueil et la simplicité avec laquelle ils m'ont intégré dans leur fonctionnement. Je dois des mentions spéciales pour Stéphane l'exigeant et Arnaud l'infatigable et disponible dépanneur, pour toute l'assistance qu'il m'ont offerte. Je n'oublie pas les entraîneurs Michel et Alain qui m'ont concocté un emploi du temps sur mesure, et les remplaçants Jeff, David, Fabrice, Mourad, Jean-Luc, Karine, Jean-Claude et Abdallah qui, par tant de moments d'échange ou de partage ont tout aussi sûrement permis qu'à aucun moment je ne doute de mon choix. Merci enfin à Christian pour sa disponibilité, ses supports de cours et l'ensemble de ses conseils, il a rendu simple une année qui s'annonçait particulièrement difficile. -Enfin, le capitaine, Raphaël qui ne savait vraisemblablement pas ce qu'il faisait lorsqu'il m'a ouvert la porte, mais sans qui je n'entreverrais pas aujourd'hui le bout du tunnel. +Enfin, un immense merci au capitaine, Raphaël, qui ne savait vraisemblablement pas ce qu'il faisait lorsqu'il m'a ouvert la porte, mais sans qui je n'entreverrais pas aujourd'hui le bout du tunnel. diff --git a/THESE/Chapters/chapter1b/chapter1b.tex b/THESE/Chapters/chapter1b/chapter1b.tex index 3066242..a4173bc 100644 --- a/THESE/Chapters/chapter1b/chapter1b.tex +++ b/THESE/Chapters/chapter1b/chapter1b.tex @@ -121,4 +121,4 @@ Le paragraphe sur l'\textit{occupancy} a abordé cet aspect par un exemple. Il f \item \textbf{Les latences}. L'exécution des kernels subit l'effet de latences d'origines diverses. Les latences d'accès aux mémoires (voir Table \ref{tab-gpu-memoire}), les latences des différentes instructions arithmétiques ou encore les latences crées par l'inter dépendance d'instructions consécutives. Il est impératif de les prendre en considération et de mettre en \oe uvre des techniques adaptées pour les masquer au mieux. \item \textbf{La mise au point}. L'ordonnancement des threads n'est pas prévisible et les quelques outils d'aide à la mise au point (debug) permettent simplement de cibler un thread présélectionné de la cible. Cela ne permet en aucun cas de déceler, par exemple, les conflits de banques provoqués par l'interaction d'au moins deux threads. Un outil de profilage développé par le fabricant fournit des informations importantes sur le nombre de conflits de banques et les origines probables des limitations de performance des kernels d'un programme. Il ne s'appuie cependant que sur un bloc de threads pour en extrapoler les résultats à l'ensemble de la grille. \end{enumerate} -L'ensemble de ces aspects rend difficile la conception d'implémentations GPU rapides car rares sont les transcriptions directes d'un code CPU qui ne se heurtent pas sévèrement à l'une ou l'autre des contraintes que l'on vient d'énumérer. Les performances qui en résultent sont alors très en deça de celles attendues, voire inférieures à celles de l'implémentation CPU. La mise au point étant par ailleurs très délicate, il nous semble important de proposer des kernels élémentaires dont on peut aisément garantir les résultats par des méthodes de test ne nécessitant pas de devoir implémenter conjointement (et mettre au point) les versions CPU équivalentes des algorithmes concernés. +L'ensemble de ces aspects rend difficile la conception d'implémentations GPU rapides car rares sont les transcriptions directes d'un code CPU qui ne se heurtent pas sévèrement à l'une ou l'autre des contraintes que l'on vient d'énumérer. Les performances qui en résultent sont alors très en deça de celles attendues, voire inférieures à celles de l'implémentation CPU. La mise au point étant par ailleurs très délicate, il nous semble important de proposer des kernels élémentaires dont on peut aisément garantir les résultats par des méthodes de test ne nécessitant pas de devoir implémenter conjointement les versions CPU équivalentes des algorithmes concernés. diff --git a/THESE/Chapters/chapter3/chapter3.tex b/THESE/Chapters/chapter3/chapter3.tex index 52b00b7..8082daa 100644 --- a/THESE/Chapters/chapter3/chapter3.tex +++ b/THESE/Chapters/chapter3/chapter3.tex @@ -167,7 +167,7 @@ Un des inconvénients des algorithmes de type \textit{snake} est l'influence du \small \label{algo-snake-cpu2} Lire l'image $\bar{v}$\; - Calculer les images cumulées $S_1$, $S_I$ $S_{I^2}$ \nllabel{li-img-cumul}\tcc*[r]{en parallèle via SSE2} + Calculer les images cumulées $S_1$, $S_I$ $S_{I^2}$ \nllabel{li-img-cumul}\tcc*[r]{} $n \leftarrow 0$ \tcc*[r]{indice de boucle niveau contour} $N_n \leftarrow 4$ \tcc*[r]{nombre de n\oe uds} $\Gamma \leftarrow \{\Gamma_0,\Gamma_1,\Gamma_2,\Gamma_3\} $\; @@ -256,7 +256,7 @@ La dépendance vis à vis du contour initial, qui est un des principaux soucis l La dimension de l'image à traiter a également un effet sur le résultat et naturellement sur le temps de calcul. Si l'on conserve la même stratégie d'optimisation que pour la segmentation de l'image 512$\times$512 pixels et un contour initial dont les cotés sont à une distance des bords équivalente à 10\% des cotés de l'image, le résultat sur une image identique de 4000$^2$4000 pixels est obtenu en 1,3~s avec 1246 n\oe uds ; il est reproduit à la figure \ref{fig-snakecpu-cochon4ka}. Le nombre de pixels appartenant à la région cible est tel que l'amplitude des déplacements autorisés pour chaque n\oe ud ($d$) peut se révéler trop faible vis-à-vis du seuil d'acceptation des mouvements. On observe que les zones à fort contraste ne posent pas de problème et sont détourées de la même manière, alors que dans le bas de l'image où figure une zone de faible contraste (ombre), la cible se trouve maintenant quelque peu surévaluée en surface là ou elle était plutôt sous évaluée dans l'image en 512$\times$512 pixels. Ces deux contours correspondent chacun à un minimum local vers lequel l'algorithme du snake a convergé, mais les variances associées demeurent extrêmement proches. On parvient à un résultat très proche beaucoup plus rapidement en adaptant les paramètres à la taille de l'image, comme le montre par exemple la segmentation de la figure \ref{fig-snakecpu-cochon4kb}, effectuée avec $d_{max}=128$ et $l_{min}=32$ et qui converge vers un contour de 447 n\oe uds en moins de 0,7~s. -Au delà des 16 millions de pixels (4000$\times$4000 pixels), l'implémentation séquentielle est toujours possible mais doit se priver des instructions SSE. Nous avons, avec l'accord des auteurs, adapté leur code en ce sens et réalisé les mesures pour des tailles allant jusqu'à 150~MP. La table \ref{tab-snakecpu-speed-size} en synthétise les résultats en distinguant chaque fois le temps pris par les pré-calculs et celui nécessaire à la convergence de la segmentation. On constate que les deux étapes et donc le temps total varient linéairement avec la taille de l'image. +Au delà des 16 millions de pixels (4000$\times$4000 pixels), l'implémentation séquentielle de référence ne permettait plus le traitement. Nous avons, avec l'accord des auteurs, adapté leur code en ce sens et réalisé les mesures pour des tailles allant jusqu'à 150~MP. La table \ref{tab-snakecpu-speed-size} en synthétise les résultats en distinguant chaque fois le temps pris par les pré-calculs et celui nécessaire à la convergence de la segmentation. On constate que les deux étapes et donc le temps total varient linéairement avec la taille de l'image. \begin{figure} \centering @@ -289,7 +289,7 @@ Au delà des 16 millions de pixels (4000$\times$4000 pixels), l'implémentation {\bf Total} &0,51&4,08&5,7\\ \bottomrule \end{tabular} - \caption{Performances (en secondes) de la segmentation par snake polygonal sur CPU en fonction de la taille de l'image à traiter. Les temps sont obtenus avec la même image de test dilatée et bruitée et un contour initial carré dont la distance aux bords est proportionnelle à la taille de l'image. Seule l'image en 15~MP a pu être traitée par une implémentation utilisant SSE2.} + \caption{Performances (en secondes) de la segmentation par snake polygonal sur CPU en fonction de la taille de l'image à traiter. Les temps sont obtenus avec la même image de test dilatée et bruitée et un contour initial carré dont la distance aux bords est proportionnelle à la taille de l'image.} \label{tab-snakecpu-speed-size} \end{table} @@ -321,14 +321,14 @@ Les traitements étant totalement indépendants, nous traitons séparément la p \subsection{Pré-calculs des images cumulées} Pour réduire la quantité de mémoire requise, nous avons choisi de ne pas générer l'image $S_1$ mais plutôt d'en calculer les valeurs à la volée. L'expression en est simple et le temps pris par les opérations élémentaires qu'elle met en jeu est largement compensé par le gain obtenu en économisant les accès mémoire qui auraient été nécessaires, ce qui n'est pas le cas des deux autres images $S_I$ et $S_I^2$ dont le calcul est quant à lui réalisé en appliquant une variante de la méthode des sommes préfixées (\textit{prefixsums}) décrite dans \cite{BlellochTR90} et qui permet d'évaluer les expressions de l'équation \eqref{eq-img-cumul}. -Les sommations se font au niveau de chaque ligne de l'image, que l'on décompose en $n$ blocs de $bs$ pixels où $bs$ correspond aussi au nombre de threads exécutés par chaque bloc de la grille de calcul. La valeur $bs$ étant obligatoirement une puissance de 2 supérieure à 32, le bloc de pixels d'indice $n-1$ doit éventuellement être complété par des valeurs nulles. Chaque bloc de thread réalise son traitement indépendemment des autres, mais l'ensemble des sommes de bloc étant requise pour le calcul des sommes globales, une synchronisation est nécessaire à deux endroits du calcul. Nous avons choisi d'assurer ces synchronisations en découpant le traitement en trois \textit{kernels} distincts, rendant par la même occasion le code plus concis : +Les sommations se font au niveau de chaque ligne de l'image, que l'on décompose en $n$ blocs de $bs$ pixels où $bs$ correspond aussi au nombre de threads exécutés par chaque bloc de la grille de calcul. La valeur $bs$ étant obligatoirement une puissance de 2 supérieure à 32, le bloc de pixels d'indice $n-1$ doit éventuellement être complété par des valeurs nulles. Chaque bloc de thread réalise son traitement indépendemment des autres, mais l'ensemble des sommes de bloc étant requise pour le calcul des sommes globales, une synchronisation est nécessaire à deux endroits du calcul. Nous avons choisi d'assurer ces synchronisations en découpant le traitement en trois \textit{kernels} distincts, rendant par la même occasion le code plus concis. Les diagrammes de la figure \ref{fig-calcul-cumuls} donnent le détail des opérations effectuées par ces trois \textit{kernels} pour l'image cumulée $S_I$ : \begin{itemize} -\item \texttt{compute\_block\_prefixes()} est le \textit{kernel} effectuant, en mémoire partagée, la \textit{prefixsum} inclusive de chaque bloc, puis qui en mémorise la sommes, \textit{i.e} le dernier élément, dans deux vecteurs $V_x$ et $V_x^2$ en mémoire globale. L'ensemble des prefixsums est également mémorisé en mémoire globale. La largeur de l'image n'étant pas nécessairement une puissance de 2, il est nécessaire de faire du remplissage avec des valeurs nulles dans le dernier bloc (indice $n-1$). +\item \texttt{compute\_block\_prefixes()} est le \textit{kernel} effectuant, en mémoire partagée, la \textit{prefixsum} inclusive de chaque bloc, puis qui en mémorise les sommes, \textit{i.e} le dernier élément, dans deux vecteurs $V_x$ et $V_x^2$ en mémoire globale. L'ensemble des prefixsums est également mémorisé en mémoire globale. La largeur de l'image n'étant pas nécessairement une puissance de 2, il est nécessaire de faire du remplissage avec des valeurs nulles dans le dernier bloc (indice $n-1$). \item \texttt{scan\_blocksums()} est le \textit{kernel} effectuant les prefixsum exclusifs des vecteurs $V_x$ et $V_x^2$. Les résultat demeurent respectivement dans $V_x$ et $V_x^2$. \item \texttt{add\_sums2prefixes()} est le \textit{kernel} effectuant les additions de chaque élément d'indice $i$ des vecteurs $V_x$ (respectivement $V_x^2$) avec tous les éléments du prefixsum du bloc de même indice $i$. \end{itemize} -Les diagrammes de la figure \ref{fig-calcul-cumuls} donnent le détail des opérations effectuées par ces trois \textit{kernels} pour l'image cumulée $S_I$. La seconde image cumulée $S_{I^2}$ est obtenues exactement de la même manière en sommant non plus les valeurs $v_k$ mais $v^2_k$. +La seconde image cumulée $S_{I^2}$ est obtenues exactement de la même manière en sommant non plus les valeurs $v_k$ mais $v^2_k$. \begin{figure} \centering @@ -339,7 +339,7 @@ Les diagrammes de la figure \ref{fig-calcul-cumuls} donnent le détail des opér \label{fig-calcul-cumuls} \end{figure} -Les gains de performance de cette implémentation GPU comparée à l'implémentation CPU/SSE2 sont ceux de la table \ref{tab-speedup-cumuls}, soit un GPU environ 7 fois plus rapide pour des images de taille 15 à 150 millions de pixels. L'influence de la taille d'image sur le gain est faible, mais on peut toutefois noter que plus l'image est grande plus le gain est important. +Les gains de performance de cette implémentation GPU comparée à l'implémentation CPU (mono thread) sont ceux de la table \ref{tab-speedup-cumuls}, soit un GPU environ 7 fois plus rapide pour des images de taille 15 à 150 millions de pixels. L'influence de la taille d'image sur le gain est faible, mais on peut toutefois noter que plus l'image est grande plus le gain est important. Les accélérations constatées peuvent sembler faibles en regard de ce que l'on attend d'un GPU, mais il faut rappeler que ce type d'opération (les réductions) n'est pas véritablement adapté à leur architecture en raison d'une grande inter-dépendance des données d'une étape de calcul à l'autre. Sans une implémentation optimisée, cette opération s'exécuterait même plus lentement sur GPU que sur un CPU. On obtient des accélérations supérieures en rendant le calcul moins générique et en développant des versions spécifiques des trois \textit{kernels}, dédiées par exemple au traitement des images dont largeur est multiple de 256 pixels. \begin{table}[h] @@ -363,7 +363,7 @@ On obtient des accélérations supérieures en rendant le calcul moins génériq \subsection{Calcul des contributions des segments} -Le déplacement d'un des $N_n$ n\oe uds du contour $\Gamma$ vers l'une des 8 positions voisines permises, impose d'évaluer les contributions des 8 paires de segments associées, soit $16N_n$ segments pour la totalité du contour, que nous évaluons en parallèle au sein du \textit{kernel} \texttt{GPU\_compute\_segments\_contribs()}. Pour ce faire, chaque segment doit tout d'abord être discrétisé en une suite de pixels puis, en conservant la règle \textit{1 pixel par thread} la contribution de chaque pixel est déterminée avant de toutes les additionner pour obtenir la contribution du segment. +Le déplacement d'un des $N_n$ n\oe uds du contour $\Gamma$ vers l'une des 8 positions voisines à distance $d$\footnote{Sous réserve que la position considérée ne dépasse pas les limites de l'image.}, impose d'évaluer les contributions des 8 paires de segments associées, soit $16N_n$ segments pour la totalité du contour, que nous évaluons en parallèle au sein du \textit{kernel} \texttt{GPU\_compute\_segments\_contribs()}. Pour ce faire, chaque segment doit tout d'abord être discrétisé en une suite de pixels puis, en conservant la règle \textit{1 pixel par thread} la contribution de chaque pixel est déterminée avant de toutes les additionner pour obtenir la contribution du segment. Les pixels représentant les n\oe uds font l'objet d'un traitement spécifique impliquant les codes de Freeman, pour ne pas fausser les contributions globales (voir paragraphe \ref{snake-cpu-impl}). Pour optimiser l'exécution de ce kernel et réduire l'effet de la disparité des longueurs des segments, nous avons crée un motif régulier en mémoire, basé sur la longueur $npix_{max}$ du plus grand segment et avons complété les blocs associés aux segments de longueur inférieure à $npix_{max}$ avec des valeurs neutres pour l'opération réalisée, c'est-à-dire des valeurs nulles. @@ -402,7 +402,7 @@ La seconde ligne présente l'ordre dans lequel sont concaténés les 16 groupes Les deux dernières lignes décrivent la concaténation des ensembles de 16 blocs-segment, avec la particularité de séparer la description des positions des n\oe uds d'indices pairs et ceux d'indices impairs. Cela permet de moins s'écarter de l'heuristique d'optimisation en vigueur dans la version séquentielle où les statistiques globales comme la valeur de critère $GL$ sont recalculées après chaque déplacement (figures \ref{fig-cycle-contribs-segments-a}, \ref{fig-cycle-contribs-segments-b} et \ref{fig-cycle-contribs-segments-c}) . En version parallèle, si les \og meilleures \fg{} positions de tous les n\oe uds sont calculées simultanément, le contour généré est constitué de segments qui n'ont pas été validés pendant la phase de déplacement des n\oe uds, comme l'illustre la figure \ref{fig-cycle-contribs-segments-e}. La valeur du critère $GL$ doit donc être calculée après coup sur les segments réels du nouveau contour. Dans l'absolu, nous ne sommes donc pas assurés d'améliorer réellement la valeur du critère par rapport au contour de l'itération précédente. -Pour limiter ce phénomène, qui pourrait provoquer des oscillations et empêcher la convergence, nous avons effectué les déplacements en alternant ceux des n\oe uds d'indices pairs et ceux d'indices impairs. Cela permet de régler le problème lorsque le nombre de n\oe uds du contour est pair. Comme le montrent les figures \ref{fig-cycle-contribs-segments-e} et \ref{fig-cycle-contribs-segments-e}, un segment du contour demeure non validé lorsque le nombre de n\oe uds est impair et nous impose toujours de recalculer, \textit{a posteriori}, la valeur du critère $GL$ pour s'assurer de l'amélioration apporté par les déplacements des n\oe uds. +Pour limiter ce phénomène, qui pourrait provoquer des oscillations et empêcher la convergence, nous avons effectué les déplacements en alternant ceux des n\oe uds d'indices pairs et ceux d'indices impairs. Cela permet de régler le problème lorsque le nombre de n\oe uds du contour est pair. Comme le montrent les figures \ref{fig-cycle-contribs-segments-e} et \ref{fig-cycle-contribs-segments-e}, un segment du contour demeure non validé lorsque le nombre de n\oe uds est impair et nous impose toujours de recalculer, \textit{a posteriori}, la valeur du critère $GL$ pour s'assurer de l'amélioration apporté par les déplacements des n\oe uds. La version parallèle reproduit, malgré cela, assez fidèlement la version séquentielle en effectuant une optimisation n\oe ud par n\oe ud et non une optimisation au niveau du contour complet. \begin{figure} @@ -421,7 +421,7 @@ La représentation en mémoire des segments conduit à avoir un certain nombre n Les calculs liés à l'évaluation des contributions des pixels sont réalisés en mémoire partagée. Seule une très petite quantité de données doit être stockée en mémoire globale. Il s'agit, pour chaque {\bf segment} : \begin{itemize} -\item des coordonnées de son milieu. Cela permet l'ajout efficace de n\oe ud quand c'est possible. +\item des coordonnées de son milieu. Cela permet l'ajout de n\oe ud quand c'est possible, sans calcul supplémentaire. \item les coordonnées des deux derniers pixels de chaque extrémité. Ils sont nécessaires pour calculer la dérivée aux extrémités et ainsi déterminer le code de Freeman des n\oe uds. \end{itemize} @@ -473,16 +473,17 @@ Dans l'hypothèse la plus contraignante d'images en niveaux de gris codés sur 1 \item l'image cumulée $S_I$ pour 8 octets par pixel (1 entier long) \item l'image cumulée $S_{I^2}$ pour 8 octets par pixel (1 entier long) \end{itemize} -auxquels il faut ajouter un maximum d'environ 50~Mo d'espace nécessaire à la mémorisation des variables temporaires des calculs et données diverses comme le contour lui-même (n\oe uds, milieux, Freemans, etc.). +auxquels il faut ajouter un maximum d'environ 50~Mo d'espace nécessaire à la mémorisation des variables temporaires des calculs et des données du contour lui-même : coordonnées des n\oe uds, des milieux des segments, codes de Freeman. Sur un GPU de type C1060 disposant de 3~Go de mémoire, cela permet de traiter des images jusqu'à presque 150 millions de pixels. Il est possible de réduire cette empreinte jusqu'à 13 octets par pixel, mais cela soulève la question de l'alignement des données en mémoire, sans objet si on emploie les types entier et entier long (32 et 64 bits) pour la représentation des données et qui permet de préserver les performances maximales des opérations et des accès aux données du GPU. On pourrait tout de même porter ainsi la limite de taille de l'image d'entrée à 230 millions de pixels. -La convergence de notre implémentation intervient en un nombre généralement plus réduit d'itérations vers un contour final qui diffère par essence de celui obtenu avec la solution de référence. Ces effets sont la conséquence déjà abordée de l'heuristique d'optimisation appliquée à l'implémentation parallèle qui conduit à la création de certains segments non validés au préalable (voir fig. \ref{fig-cycle-contribs-segments}). +Comme l'heuristique d'optimisation appliquée à l'implémentation parallèle conduit à la création de certains segments non validés au préalable (voir fig. \ref{fig-cycle-contribs-segments}), notre implémentation peut converger plus tôt que la version de référence CPU, généralement une itération avant. -Les comparaisons visuelles et de valeur du critère $GL$ qui peuvent être faites pour les images de taille inférieure à 4096$\times$4096 pixels nous renseignent toutefois sur la qualité de la segmentation obtenue. Pour les tailles au delà et jusqu'au maximum de 12000$\times$12000 pixels, le comportement est globalement conservé, mais on note qu'il n'est pas pertinent de permettre des tailles de segments trop petites vis-à-vis de la taille d'image. Les déplacements des n\oe uds ne générent alors plus de variations significatives des contributions correspondantes. +Les comparaisons visuelles et de valeur du critère final $GL$ après convergence nous renseignent toutefois sur la qualité de la segmentation obtenue avec des solutions très voisines de celles de la version de référence. -La figure \ref{fig-snakegpu-result} présente une segmentation effectuée sur une image de 100 millions de pixels. La table \ref{tab-snake-results} résume les performances obtenues pour différentes tailles de la même image. +La figure \ref{fig-snakegpu-result} présente une segmentation effectuée sur une image de 100 millions de pixels. La table \ref{tab-snake-results} résume les performances obtenues pour différentes tailles de la même image. Une implémentation CPU multi threads permettrait d'accélérer significativement le calcul des images cumulées. Nous n'avons pas toutefois évalué l'accélération réelle qu'une telle solution apporterait. En revanche, on peut affirmer que l'emploi du GPU reste pertinent car aucune solution multi threads classique n'est envisageable pour implémenter la partie segmentation de l'algorithme, la plus coûteuse en temps de calcul et donc celle qu'il est le plus judicieux de paralléliser. + \begin{table}[h] \centering \begin{tabular}{rrrrr} @@ -505,7 +506,7 @@ La figure \ref{fig-snakegpu-result} présente une segmentation effectuée sur un \bottomrule \end{tabular} - \caption{Comparaison des temps d'exécution de l'implémentation GPU (C2070) par rapport à l'implémentation CPU de référence, appliqués à une même image dilatée (fig. \ref{fig-snakecpu-cochon512}) pour en adapter la taille.} + \caption{Comparaison des temps d'exécution de l'implémentation GPU (C2070) par rapport à l'implémentation CPU (mono thread) de référence, pour une même image dilatée (fig. \ref{fig-snakecpu-cochon512}) pour en adapter la taille.} \label{tab-snake-results} \end{table} @@ -518,10 +519,10 @@ La figure \ref{fig-snakegpu-result} présente une segmentation effectuée sur un \label{fig-snakegpu-result} \end{figure} -\subsection{Détermination intelligente du contour initial} +\subsection{Détermination du contour initial au sens du maximum de vraisemblance} Nous avons déjà discuté de l'influence du contour initial sur le résultat de la segmentation, mais il faut ajouter que la durée d'exécution est aussi impactée par ce choix, dans des proportions qui peuvent être importantes selon la distance, la taille et dans une moindre mesure la forme de la cible. -Ces effets se mesurent lors de la première itération, celle qui va cerner grossièrement la cible avec un polygone à quatre cotés. Si le contour initial se trouve très éloigné, comme dans la situation de la figure \ref{fig-snakecpu-cochon4kc3}, notre choix maintenant habituel d'un rectangle près des bords de l'image s'avère peu adapté et conduit à une première itération très longue. Dans un tel cas, pour une image de 10000$\times$10000 pixels, si la cible est un carré de 1000$\times$1000 pixels dont le sommet du bas à droite se confond avec celui du contour et que l'on approche par pas de 64 pixels, on devra dans le meilleur des cas déplacer les 4 n\oe uds du contour 110 fois de suite avant de pouvoir passer à la deuxième itération. Un pas de 128 permet de réduire ces valeurs, mais l'expérience montre qu'au delà, l'approche initiale de la cible est trop grossière et les itérations suivantes en pâtissent pour un résultat souvent dégradé. +Ces effets se mesurent lors de la première itération, celle qui va cerner grossièrement la cible avec un contour à quatre n\oe uds. Si le contour initial se trouve très éloigné, comme dans la situation de la figure \ref{fig-snakecpu-cochon4kc3}, notre choix maintenant habituel d'un rectangle près des bords de l'image s'avère peu adapté et conduit à une première itération très longue. Dans un tel cas, pour une image de 10000$\times$10000 pixels, si la cible est un carré de 1000$\times$1000 pixels dont le sommet du bas à droite se confond avec celui du contour et que l'on approche par pas de 64 pixels, on devra dans le meilleur des cas déplacer les 4 n\oe uds du contour 110 fois de suite avant de pouvoir passer à la deuxième itération. Un pas de 128 permet de réduire ces valeurs, mais l'expérience montre qu'au delà, l'approche initiale de la cible est trop grossière et les itérations suivantes en pâtissent pour un résultat souvent dégradé. En revanche, si les proportions sont celles de la figure \ref{fig-snakecpu-cochon512}, seules 31 passes de déplacement des 4 n\oe uds initiaux sont nécessaires. Pour optimiser l'initialisation, nous avons donc proposé de tirer parti du GPU pour évaluer une grande quantité de contours initiaux rectangulaires et réduire ainsi le coût de la première itération. Pour pouvoir employer la mémoire partagée comme tampon de données, il faut limiter le nombre de contours à évaluer. Nous avons donc effectué un échantillonnage spatial des images et déterminé le contour initial en deux temps, en mettant à profit la propriété qu'ont les segments horizontaux d'avoir une contribution nulle, comme on peut le vérifier en se reportant à la figure \ref{fig-freeman} et à la table \ref{tab-freeman}. Le principe mis en \oe uvre, illustré par la figure \ref{fig-smart-init} est le suivant : @@ -532,14 +533,14 @@ Pour optimiser l'initialisation, nous avons donc proposé de tirer parti du GPU \item on fait de même en échantillonnant verticalement : les lignes d'indice $i=8t$ permettent de décrire tous les contours de diagonale $(i_L, j_L)-(i_H, j_H)$. Le meilleur contour est celui retenu pour l'initialisation de la segmentatation. \end{enumerate} -Le gain de performance apporté par cette initialisation \og intelligente \fg{} est naturellement très variable selon la cible, mais dans des situations favorables comme celle de l'image de la figure \ref{fig-snakecpu-cochon4kc3}, on parvient à une accélération proche de 15 alors qu'elle n'est que d'environ 7 avec l'initialisation basique. Cette proportion est conservée pour les tailles supérieures et signifie que la phase de segmentation est tout de même effectuée 30 fois plus rapidement qu'avec l'implémentation CPU, grâce à une première itération optimisée. +Le gain de performance apporté par cette stratégie d'initialisation est variable selon la cible, mais dans des situations favorables comme celle de l'image de la figure \ref{fig-snakecpu-cochon4kc3}, on parvient à une accélération proche de 15 alors qu'elle n'est que d'environ 7 avec l'initialisation basique. Cette proportion est conservée pour les tailles supérieures et signifie que la phase de segmentation est tout de même effectuée 30 fois plus rapidement qu'avec l'implémentation CPU, grâce à une première itération optimisée. \begin{figure} \centering \subfigure[Détermination de $j_L$ et $j_H$.]{\resizebox{6cm}{!}{\input{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/smart_init1.pdf_t}}}\quad \subfigure[Détermination de $i_L$ et $i_H$.]{\resizebox{6cm}{!}{\input{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/smart_init2.pdf_t}}} \label{fig-smart-init} - \caption{Détermination intelligente du contour initial en deux phases successives. (a) La première étape repose sur un échantillonnage horizontal. (b) La seconde étape repose sur un échantillonnage vertical.} + \caption{Détermination du contour initial au sens du maximum de vraisemblance, par deux phases successives. (a) La première étape repose sur un échantillonnage horizontal. (b) La seconde étape repose sur un échantillonnage vertical.} \end{figure} \subsection{Conclusion} @@ -552,13 +553,14 @@ L'emploi du GPU dans notre implémentation ne parvient pas à être optimal car, S'il s'agit de parler d'accélération, notre implémentation divise les temps de traitement précédents par un facteur allant de 6 à 15 selon l'image et le contour initial adopté. Rappelons encore que l'implémentation CPU de référence n'est pas une implémentation naïve, mais une solution optimisée employant déjà les capacités de parallélisme des microprocesseurs modernes et affichant les performances les plus élevées dans ce domaine ; il n'était pas trivial d'en surpasser les performances, même avec un GPU. -Par nécessité, notre solution s'écarte cependant quelque peu de l'algorithme original pour permettre les déplacements simultanés de l'ensemble des sommets du polygone. Ce faisant, la décroissance du critère n'est pas certaine à toutes les étapes de la segmentation et l'on observe cette conséquence, en particulier lors des dernière itérations lorsque le pas de déplacement ainsi que les variations du critère sont faibles. Ce comportement provoque parfois la convergence prématurée de la segmentation, mais n'influe toutefois que sur quelques n\oe uds et le contour ainsi obtenu ne s'éloigne que très peu du contour obtenu par l'algorithme de référence. +Par nécessité, notre solution s'écarte cependant quelque peu de l'algorithme original pour permettre les déplacements simultanés des sommets d'indices pairs, puis impairs, du polygone. Ce faisant, on observe parfois la convergence de notre solution à l'avant dernière étape de la segmentation réalisée par la version séquentielle de référence itération, sans que cela n'influe significativement sur la qualité. En effet, seuls quelques n\oe uds voient leur position potentiellement modifiée d'un seul pixel (le pas de déplacement des dernières étapes) et le contour obtenu ne s'éloigne donc que très peu du contour obtenu par l'algorithme de référence. -La technique que nous avons proposée pour la détermination intelligente du contour initial permet d'augmenter encore les performances, surtout dans les grandes images lorsque la cible est petite vis-à-vis des dimensions de l'image. Il reste toutefois à concevoir une technique permettant de prévoir si cette recherche intelligente serait génératrice de gain de performance. +La technique que nous avons proposée pour la détermination intelligente du contour initial permet d'augmenter encore les performances, surtout dans les grandes images lorsque la cible est petite vis-à-vis des dimensions de l'image. Il reste toutefois à concevoir une technique permettant de prévoir si cette recherche de contour initial serait génératrice de gain de performance. L'analyse fine des séquences de segmentation montre enfin que les première étapes, qui mettent en \oe uvre les segments les plus longs, génèrent des grilles de calcul suffisamment chargées et homogènes pour présenter de bonnes performances. Les dernières étapes, en revanche, traitent un grand nombre de petits segments, générant beaucoup de trous dans la grille de calcul et induisant des performances moindres. -Pour résumer, l'accélération globale obtenue est principalement déterminée par le calcul des images cumulées et des toutes premières étapes de déplacements. Une possibilité à explorer serait de construire une version hybride réalisant le début de la segmentation sur GPU, puis la terminant sur le CPU hôte. Ceci est envisageable en raison du très petit volume de données à transférer que constituent les paramètres du contour (2~ko pour 100 n\oe uds). +Pour résumer, l'accélération globale obtenue est principalement déterminée par le calcul des images cumulées et des toutes premières étapes de déplacements. Une possibilité à explorer serait de construire une version hybride réalisant le début de la segmentation sur GPU, puis la terminant sur le CPU hôte. Ceci est envisageable en raison du très petit volume de données à transférer que constituent les paramètres du contour (2~ko pour 100 n\oe uds). Cette étude nous conforte également dans l'idée que la transposition pour GPU d'algorithmes séquentiels optimisés pour CPU, malgré des adaptations à l'architecture, ne semble pas être la démarche permettant d'atteindre les niveaux de performances attendus lorsqu'on met en \oe uvre ces processeurs graphiques. + diff --git a/THESE/Chapters/chapter4/chapter4.tex b/THESE/Chapters/chapter4/chapter4.tex index 89e5fd7..22657b8 100644 --- a/THESE/Chapters/chapter4/chapter4.tex +++ b/THESE/Chapters/chapter4/chapter4.tex @@ -1,6 +1,6 @@ \section{Introduction} Le concept de ligne de niveau dans les images a été introduit dès 1975 par Matheron \cite{matheron75}, puis Caselles \textit{et al.} \cite{caselles97} l'ont exploité et proposé le cadre définissant les \textit{images naturelles} comme les scènes photographiées, en intérieur ou en extérieur, à l'aide d'un appareil standard. Ces images vérifient alors l'hypothèse de gradient à valeurs bornées et peuvent être décomposées en un ensemble de lignes de niveaux. -Bertaux \textit{et al.} ont plus récemment proposé un algorithme de réduction du \textit{speckle} dans les images éclairées en lumière cohérente en introduisant, pour les pixels de l'image observée, une contrainte d'appartenance aux lignes de niveaux du modèle d'image non bruitée \cite{bertaux2004speckle}. L'image observée étant perturbée, les lignes de niveaux ne sont pas accessibles et il s'agit donc d'en estimer, localement par morceaux, la valeur et la forme, en se basant sur un modèle pré établi. +Bertaux \textit{et al.} ont plus récemment proposé un algorithme de réduction du \textit{speckle} dans les images éclairées en lumière cohérente en introduisant, pour les pixels de l'image observée, une contrainte d'appartenance aux lignes de niveaux du modèle d'image non bruitée \cite{bertaux2004speckle}. L'image observée étant perturbée, les lignes de niveaux ne sont pas accessibles et il s'agit donc d'en estimer, localement par morceaux, la valeur et la forme, en se basant sur un modèle de forme pré établi. Pour un pixel dont on cherche à estimer la valeur du niveau de gris, la contrainte d'appartenance à une ligne de niveau demeure locale, avec cependant un voisinage de forme et de taille (en nombre de pixels) variables en fonction des propriétés de l'image bruitée dans la zone concernée. Ce voisinage, dont la forme, l'étendue et le niveau de gris sont déterminés par maximum de vraisemblance, appelé une \textit{isoline}, est une estimation locale de la ligne de niveau à laquelle appartient le pixel concerné. Cette technique a montré qu'elle permettait de réduire très significativement le niveau de bruit tout en préservant les contours des objets. Elle s'est en revanche averée gourmande en ressources, ce qui a initialement conduit les auteurs à réduire la résolution de calcul des \textit{isolines} par application d'un maillage sur l'image bruitée. @@ -11,7 +11,7 @@ Comme nous l'avons déjà évoqué, l'amélioration des performances des micropr \subsection{Formulation} Les \textit{isolines} sont des lignes brisées composées d'un ou plusieurs segments et construites par allongements successifs. Le niveau de gris affecté en sortie au pixel considéré est la valeur moyenne des niveaux de gris des pixels appartenant à l'\textit{isoline}. Les segments sont de longueur $n$ fixe mais paramétrable et leur \og forme \fg{} est sélectionnée parmi 32 motifs prédéterminés et mémorisés dans une table de référence notée $P_{n-1}$ dont un extrait est reproduit à la figure \ref{fig-lniv-p5q1} avec les motifs des segments correspondants. Tous les motifs sont composés du même nombre $a=n-1$ de pixels. -Pour chaque pixel de l'image d'entrée, le premier segment est choisi comme celui présentant la meilleure vraisemblance parmi les 32 possibles. Le choix d'intégrer ou non d'autres segments à l'\textit{isoline} et la sélection des segments à intégrer sont effectués par évaluation d'un critère de vraisemblance généralisée dont l'obtention est détaillée dans la suite. +Pour chaque pixel de l'image d'entrée, le premier segment est choisi comme celui présentant la meilleure vraisemblance parmi les 32 possibles. Un test statistique GLRT (\textit{Generalized Likelihood Ratio Test}) détermine la pertinence d'intégrer ou non un segment supplémentaire à l'\textit{isoline} et le segment effectivement sélectionné pour l'allongement est le meilleur au sens du maximum de vraisemblance, parmi tous les segements satisfaisant au test GLRT. \begin{figure}[h] \subfigure[Les 8 premières lignes de la table $P_5$. Les éléments sont les positions relatives des pixels de chaque motif par rapport au pixel central.]{$ @@ -33,9 +33,11 @@ $ \caption{\label{fig-lniv-p5q1}Détail des motifs et de leur représentation interne, pour la taille $a=5$. } \end{figure} -\subsubsection{Isolines à un seul segment} +\subsubsection{Détermination du premier segment} -Pour chacun des pixels $(i,j)$ de l'image corrompue, on calcule la vraisemblance associée à chaque segment candidat de la table $P_{n-1}$ dans la région carrée $\omega$ centrée en $(i,j)$ et de côté $2n-1$. La région $\omega$ est l'union des deux sous régions $S^n$ et $\overline{S^n}$ telles que $S^n$ décrit le segment candidat à évaluer comme un ensemble de $n$ pixels de coordonnées $(i_q,j_q)$ où $q\in [0..n[$. +Nous avons arbitrairement choisi un modèle simple où, au sein de la région carrée $\omega$ centrée en $(i,j)$ et de côté $2n-1$, les pixels du segment de ligne de niveau composent la région $S^n$ et possèdent la même valeur de niveu de gris. Les pixels de $\omega$ n'appartenant pas à $S^n$ composent la région $\overline{S^n}$ et aucun modèle ne leur est attaché. La région $\omega$ est ainsi l'union des des sous régions $S^n$ et $\overline{S^n}$ et le segment à évaluer est l'ensemble des $(a+1)$ pixels de coordonnées $(i_q,j_q)$ où $q\in [0..n[$. + +Pour chacun des pixels $(i,j)$ de l'image observée, on calcule la vraisemblance associée à chaque segment candidat de la table $P_{n-1}$ dans la région $\omega$. La figure \ref{fig-lniv-regions} montre cette répartition pour $a=5$ et le motifs $p_{5,3}$. \begin{figure}[h] @@ -48,7 +50,7 @@ La densité de probabilité des valeurs des niveaux de gris des pixels de $S^n$ Soit $Z$ l'ensemble des niveaux de gris des pixels de $\omega$ et $\{\mu_{ij}\}_{\overline{S^n}}$ l'ensemble des valeurs moyennes des pixels de $\overline{S^n}$. On peut écrire la probabilité \[ -P[Z|S^n, \mu_{S^n}, \{\mu_{ij}\}_{S^n}, \sigma] +P[Z|S^n, \mu_{S^n}, \{\mu_{ij}\}_{\{overline{S^n}}, \sigma] \] qui se développe comme suit, en distinguant les contributions de $S^n$ et $\overline{S^n}$ @@ -58,7 +60,7 @@ qui se développe comme suit, en distinguant les contributions de $S^n$ et $\ove \end{eqnarray} Nous cherchons alors à déterminer l'ensemble $S^n$ qui maximise la valeur de l'expression \eqref{LL2} ci dessus. -Or, sur $S^n$, les niveaux de gris $z(i,j)$ peuvent aussi être pris comme les estimations $\widehat{\mu_{ij}}$ des moyennes $\mu_{ij}$. +Or, d'après notre modèle, sur $\overline{S^n}$, les niveaux de gris $z(i,j)$ sont aussi les estimations $\widehat{\mu_{ij}}$ de leurs moyennes $\mu_{ij}$. Le second terme de l'expression \eqref{LL2} devient donc \begin{eqnarray} @@ -93,22 +95,23 @@ $$ Le motif retenu pour le segment est celui qui maximise l'expression de \eqref{LL1}. \subsubsection{Isolines composées de plusieurs segments - critère d'allongement} -L'objectif poursuivi en cherchant à étendre la portée des isolines est d'améliorer la force du filtrage en intégrant plus de valeurs de niveaux de gris dans le calcul de la moyenne qui deviendra la valeur de sortie filtrée. -Pour cela nous permettons à chaque isoline, comportant initialement un seul segment, d'être prolongée par d'autres segments, chaque allongement faisant l'objet d'une validation selon un critère de vraisemblance généralisée. +Pour un bruit indépendant, la variance varie de manière inversement proportionnelle à la racine du nombre d'échantillons. +L'objectif est alors d'améliorer la force du filtrage en intégrant plus de valeurs de niveaux de gris dans le calcul de la moyenne qui deviendra la valeur de sortie filtrée. +Pour cela nous permettons à chaque isoline, comportant initialement un seul segment, d'être prolongée par d'autres segments, chaque allongement faisant l'objet d'une validation par un test (GLRT) issu de la théorie de la détection statistique (voir \cite{van2004detection}). L'évaluation de l'ensemble des isolines pouvant être construite sur ce modèle présente un coût prohibitif en temps de calcul et l'idée en a donc été abandonnée. À la place, nous effectuons une sélection à chaque étape d'allongement : on évalue l'ensemble des 32 allongements possibles et si au moins un des motifs est accepté, on retient l'\textit{isoline} ayant la meilleure vraisemblance. Ce processus est répété tant qu'au moins un motif représente un allongement valide. \begin{figure}[h] \center \includegraphics[height=5cm]{Chapters/chapter4/img/exemple_extension_1.jpg} -\caption{\label{fig-lniv-allongement}Allongement du segment $S^n$. Deux candidats $S^{p'}$ et $S^{p''}$ sont évalués au travers du critère GLRT de l'équation \eqref{GLRT} que seul $S^{p''}$ s'avère satisfaire. a) Représentation dans le plan de l'image. b) Évolution des niveaux de gris en fonction de la position des pixels dans les lignes brisées ainsi formées.} +\caption{\label{fig-lniv-allongement}Allongement du segment $S^n$. Deux candidats $S^{p'}$ et $S^{p''}$ sont évalués au travers du test GLRT de l'équation \eqref{GLRT} que seul $S^{p''}$ s'avère satisfaire. a) Représentation dans le plan de l'image. b) Évolution des niveaux de gris en fonction de la position des pixels dans les lignes brisées ainsi formées.} \end{figure} Soit $S^n$ une isoline précédemment validée et $S^p$ un segment connecté à $S^n$ de telle sorte qu'il représente un allongement potentiel de $S^n$. Une situation de cette nature est représentée à la figure \ref{fig-lniv-allongement} avec un premier segment valide et deux candidats $S^{p'}$ et $S^{p''}$. À gauche de la figure est reproduite une petite zone d'image réelle, suffisamment grossie pour permettre de bien individualiser les pixels et à laquelle ont été superposés les trois segments en question. Les deux relevés de la partie droite montrent quant à eux l'évolution des valeurs des niveaux de gris des pixels des deux isolines possibles que sont $S^nS^{p'}$ et $S^nS^{p''}$. On a également identifié les différents sous-ensembles de pixels $S^n$, $S^{p'}$ et $S^{p''}$ ainsi que les valeurs moyennes de chacun. À la lecture de ces deux représentations, on peut aisément imaginer que $S^{p'}$ ne soit pas retenu comme extension valide de $S^n$, au contraire de $S^{p''}$. -Pour formaliser ce que notre intuition semble nous dicter dans l'exemple précédent, nous comparons les log-vraisemblances des deux situations suivantes : +Pour formaliser, nous comparons les log-vraisemblances des deux situations suivantes : \begin{enumerate} \item Le segment $S^p$ {\bf est} une extension valide pour $S^n$. Ils forment donc tous deux une isoline $S^nS^p$.\\ Dans ce cas et par hypothèse, la valeur moyenne des niveaux de gris est définie sur $S^nS^p$ et vaut $\mu_{S^nS^p}$. D'après \eqref{LL2}, la log-vraisemblance est alors donnée par @@ -126,25 +129,28 @@ où \hspace{3cm}$\widehat{\sigma_1^2} = \displaystyle\frac{1}{n+p} \sum_{(i,j)\i où \hspace{3cm}$\widehat{\sigma_2^2} = \displaystyle\frac{1}{n+p} \left( \sum_{(i,j)\in S^n} \left(v(i,j) - \widehat{\mu_{S^n}}\right)^2 + \sum_{(i,j)\in S^p} \left(v(i,j) - \widehat{\mu_{S^p}}\right)^2\right) $. \end{enumerate} -La différence entre \eqref{LLNP} et \eqref{LLNP2} nous donne l'expression du critère GLRT (\textit{Generalized Likelihood Ratio Test}) +La différence entre \eqref{LLNP} et \eqref{LLNP2} nous donne l'expression du test GLRT \begin{eqnarray} T(S^n, S^p, T_{max}) = T_{max}- (n+p)\left[log\left(\widehat{\sigma_1}^2\right) - log\left(\widehat{\sigma_2}^2\right) \right] \label{GLRT} \end{eqnarray} -où $T_{max}$ est un seuil arbitrairement fixé de sorte à produire des résultats visuels et chiffrés satisfaisant. -Un allongement de $S^n$ par $S^p$ est validé si $T(S^n, S^p, T_{max}) > 0$. +Dans cette étude, la valeur du seuil de détection $T_{max}$ est déterminée empiriquement, de sorte à produire des résultats visuels et chiffrés satisfaisants. Une détermination rigoureuse de la valeur adéquate de $T_{max}$ est envisageable, en fonction de la probabilité de fausse alarme visée, par le calcul de la PDF de $T$, mais dépasse le cadre de nos travaux. L'allongement de $S^n$ par $S^p$ est finalement validé si $T(S^n, S^p, T_{max}) > 0$. \section{Modélisation des isolines pour l'implémentation parallèle sur GPU} -Les isolines sont construites segment après segment. Cela permet de suivre des formes courbes. La validité d'un segment et son éventuelle sélection sont soumises au critère décrit dans le paragraphe précédent. -Il nous est également apparu pertinent de limiter le nombre de segments candidats, ce qui permet d'apporter une réponse aux points suivants : -\begin{enumerate} -\item la sélection du premier segment est cruciale mais il n'est pas prouvé que la meilleure isoline soit celle qui a pour premier segment celui qui a été effectivement sélectionné en premier. Une telle erreur sur la direction primaire peut s'avérer très pénalisante pour la qualité du traitement. C'est pourquoi nous conduisons en parallèle les allongements des 32 isolines, chacune ayant l'un des motifs permis comme premier segment (voir figure \ref{fig-lniv-p5q1}). -\item évaluer systématiquement les 32 motifs pour chaque extension peut alors rendre l'algorithme très coûteux. En effet, si $q$ est le nombre de segments maximum autorisés pour une isoline, le nombre d'évaluations à effectuer se monte à $32^q$ par pixel. Cela représente par exemple un total de $\mathbf{3,5.10^{13}}$ évaluations pour des isolines de $q=5$ segments dans une image de 1024$\times$1024 pixels. -\item permettre à tout allongement de se faire dans chacune des 32 directions risque de générer des isolines oscillant entre les deux extrémités de l'un de ses segments, ou bien s'enroulant sur elles-même au delà du simple rebouclage. -\item une ligne de niveau ne peut pas se couper, donc une isoline ne peut pas être composée de segments qui se croisent. -\end{enumerate} - -Les contraintes des points 3 et 4 ci-dessus nous ont conduit à limiter la déviation angulaire pouvant résulter de toute procédure d'allongement. Nous notons $\Delta d_{max}$ l'écart maximal toléré entre les indices des motifs de deux segments successifs. +Les isolines sont construites segment après segment afin de pouvoir approcher des formes courbes. La validité d'un segment et son éventuelle sélection sont soumises au tests statistiques décrits dans le paragraphe précédent. +La solution la plus évidente, que nous qualifierons de \textit{globale}, consiste à soumettre l'ensemble des isolines possibles aux tests statistiques pour sélectionner la meilleure. Toutefois, évaluer systématiquement les 32 motifs pour chaque extension peut rendre l'algorithme très coûteux. En effet, si $q$ est le nombre de segments maximum autorisés pour une isoline, le nombre d'évaluations à effectuer se monte à $32^q$ par pixel. Cela représente par exemple un total de $\mathbf{3,5.10^{13}}$ évaluations pour des isolines de $q=5$ segments dans une image de 1024$\times$1024 pixels. + +De plus, cette solution génère potentiellement des artefacts pour le cas où des isolines s'enrouleraient sur elles-mêmes au delà du simple rebouclage, ou bien feraient des aller-retours entre les deux extrémités d'un segment, ou encore présenteraient des segments qui se croisent. + +Pour toutes ces raisons, nous avons limité le nombre de segments candidats à chaque étape d'allongement, mais n'effectuons pas de sélection directe du premier segment. Nous conduisons en parallèle les allongements de 32 isolines, chacune ayant l'un des motifs de $P_a$ comme premier segment (voir figure \ref{fig-lniv-p5q1}). +Cela permet d'éviter une erreur sur la direction primaire potentiellement très pénalisante pour la qualité du traitement, tout en conservant une quantité d'évaluations réalisable dans un temps assez court. +% \begin{enumerate} +% \item la sélection du premier segment est cruciale mais il n'est pas prouvé que la meilleure isoline soit celle qui a pour premier segment celui qui a été effectivement sélectionné en premier. Une telle erreur sur la direction primaire peut s'avérer très pénalisante pour la qualité du traitement. C'est pourquoi +% \item +% \item permettre à tout allongement de se faire dans chacune des 32 directions risque de générer des isolines oscillant entre les deux extrémités de l'un de ses segments, ou bien s'enroulant sur elles-même au delà du simple rebouclage. +% \item une ligne de niveau ne peut pas se couper, donc une isoline ne peut pas être composée de segments qui se croisent. +% \end{enumerate} +La solution retenue consiste à limiter la déviation angulaire pouvant résulter de toute procédure d'allongement. Nous notons $\Delta d_{max}$ l'écart maximal toléré entre les indices des motifs de deux segments successifs. Le choix d'une valeur de $\Delta d_{max}$ adaptée dépend de la taille des segments ainsi que du nombre maximal de segments que peut comporter une isoline. L'autre conséquence de cette limitation est la diminution du nombre total d'évaluations nécessaires. Si $\Delta d_{max} = 2$, le nombre d'évaluations effectuées dans l'exemple du point 2 passe ainsi à $1024^2\times 32\times 5^{q-1} = \mathbf{2,0.10^{10}}$ soit 1500 fois moins (avec $q=5$). @@ -159,7 +165,7 @@ La première implémentation proposée et notée PI-LD (\textit{Poly Isolines wi \subfigure[Troisième segment évalué, associé au motif $p_{5,2}$.]{\label{pild:sub3} \includegraphics{Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub3.jpg}}\quad \subfigure[Quatrième segment évalué, associé au motif $p_{5,3}$.]{\label{pild:sub4} \includegraphics{Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub4.jpg}}\quad \subfigure[Cinquième segment évalué, associé au motif $p_{5,4}$.]{\label{pild:sub5} \includegraphics{Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub5.jpg}} -\caption{Processus de sélection lors de l'allongement d'une isoline comportant initialement deux segments $s_1$ et $s_2$. Dans cet exemple $a=5$ et $\Delta d_{max}=2$. Chaque segment évalué est soumis au critère GLRT. Si au moins un des segments présente un test GLRT positif, alors l'allongement est réalisé avec le segment qui forme l'isoline la plus vraisemblable.} +\caption{Processus de sélection lors de l'allongement d'une isoline comportant initialement deux segments $s_1$ et $s_2$. Dans cet exemple $a=5$ et $\Delta d_{max}=2$. Chaque segment évalué est soumis au test GLRT. Si au moins un des segments présente un test GLRT positif, alors l'allongement est réalisé avec le segment qui forme l'isoline la plus vraisemblable.} \label{fig-lniv-pild} \end{figure} @@ -187,8 +193,8 @@ La rapidité de cette implémentation est très supérieure à celle des algorit L'adaptation de ce modèle au fonctionnement du GPU n'est pas non plus optimale du fait de la nécessité de réaliser, à chaque étape d'allongement, deux différents types de validation : un test GLRT et une minimisation de log-vraisemblance. Cela induit de nombreuses branches d'exécution divergentes dans le kernel principal, qui sont sérialisées par le GPU et causent une perte de performance considérable. -Une analyse plus poussée des isolines construites nous montre qu'il y a une proportion relativement faible d'isolines optimales dont le premier segment s'écarte notablement de celui sélectionné l'absence d'allongement, c'est-à-dire par PI-LD avec $q=1$. -L'exemple représentatif de la figure \ref{fig-lniv-histo-singe} montre l'histogramme des différences constatée pour l'image du singe. Les autres images de l'ensemble de test fournissent des histogrammes très semblables qui sont reproduits en petit format à la figure \ref{fig-lniv-histo-autres}. On y observe que pour environ 60\% des pixels de l'image, il y a correspondance des directions et que pour 80\% des pixels, l'écart angulaire reste inférieur à 2 (en indices des motifs). +Une analyse plus poussée des isolines construites nous montre qu'il y a une proportion relativement faible d'isolines déterminées par la méthode \textit{globale} dont le premier segment s'écarte notablement de celui sélectionné en l'absence d'allongement, c'est-à-dire par PI-LD avec $q=1$. +L'exemple représentatif de la figure \ref{fig-lniv-histo-singe} montre l'histogramme des écarts angulaires constatés entre les deux estimateurs, pour l'image du singe en version bruitée ($\sigma=25$). Les autres images de l'ensemble de test fournissent des histogrammes très semblables qui sont reproduits en petit format à la figure \ref{fig-lniv-histo-autres}. On y observe que pour environ 60\% des pixels de l'image, il y a correspondance des directions et que pour 80\% des pixels, l'écart angulaire reste inférieur à 22,5 degrés (soit 2 indices des motifs). \begin{figure}[h] \centering @@ -216,7 +222,7 @@ Pour la très grande majorité des pixels, l'écart est nul.} \label{fig-lniv-histo-autres} \end{figure} -On observe également que les pixels pour lesquels la sélection du premier segment n'est pas robuste sont situés dans les zones de l'image ne contenant pas de forts gradients de niveaux de gris, ce qui est cohérent avec l'impossibilité d'identifier une direction privilégiée dans ces régions. +On observe également que les pixels pour lesquels la sélection du premier segment n'est pas robuste sont situés dans les zones de l'image ne contenant pas de forts gradients de niveaux de gris, ce qui est cohérent avec la difficulté d'identifier une direction privilégiée dans ces régions. \subsection{Isolines à segments pré-évalués - modèle PI-PD\label{subsection-pipd-intro}} Les observations précédentes nous indiquent que, dans les zones où la sélection du premier segment est robuste, il n'est pas nécessaire de conduire l'étape de sélection consécutive à chaque allongement. Sous cette hypothèse, étendre une isoline se terminant au point final $(i, j)$ revient à sélectionner le premier segment de l'isoline débutant en $(i, j)$. @@ -238,7 +244,7 @@ Pour implémenter efficacement cet algorithme sur GPU, il faut alors répartir l \end{eqnarray} Elles sont calculées et mémorisées dans une seconde matrice notée $I_{\Sigma}$. Remarquons que les traitements réalisés par ce kernel correspondent exactement au modèle d'isoline à un seul segment présenté au début. Les détails de son implémentation sont donnés dans l'algorithme \ref{algo-lniv-precomp}, les initialisations étant données dans l'algorithme \ref{algo-lniv-init}. -\item \texttt{kernel\_PIPD()} évalue les allongements successifs, qui ne nécessitent plus de sélection par maximum de vraisemblance, mais uniquement la validation par GLRT. Les données nécessaires à l'évaluation du critère GLRT sont regroupées, outre dans l'image d'entrée, dans les matrices $P_d$, $I_{\Theta}$ et $I_{\Sigma}$ et ne sont donc plus à calculer à ce stade. Cela permet d'envisager des performances en hausse par rapport à la solution PI-LD. L'algorithme \ref{algo-lniv-pipd} fournit les détails de l'implémentation de ce kernel. +\item \texttt{kernel\_PIPD()} évalue les allongements successifs, qui ne nécessitent plus de sélection par maximum de vraisemblance, mais uniquement la validation par GLRT. Les données nécessaires à l'évaluation du test GLRT sont regroupées, outre dans l'image d'entrée, dans les matrices $P_d$, $I_{\Theta}$ et $I_{\Sigma}$ et ne sont donc plus à calculer à ce stade. Cela permet d'envisager des performances en hausse par rapport à la solution PI-LD. L'algorithme \ref{algo-lniv-pipd} fournit les détails de l'implémentation de ce kernel. \end{enumerate} Les schémas de la figure \ref{fig-lniv-pipd} illustrent les étapes décrites ci-dessus de l'allongement d'une isoline par la méthode PI-PD. \begin{figure}[h] @@ -321,7 +327,7 @@ $T2_{max} \leftarrow$ seuil GLRT pour la détection de bords\; $\widehat{I}(i, j) \leftarrow C_x^1/l$ \tcc*[r]{niveau de gris en sortie} \end{algorithm} -Le processus d'allongement du modèle PI-PD est également soumis aux restrictions sur les oscillations et retours en arrière des segments, déjà énoncées pour le modèle PI-LD. Par ailleurs, nous lui avons ajouté la possibilité de gérer des segments plus épais, composés de 2 ou 3 segments parallèles aux motifs décrits par la matrice $P_d$. Pour l'épaisseur 2, on utilise chaque segment motif et le segment parallèle situé immédiatement avant (au sens trigonométrique), pour l'épaisseur 3, on ajoute le segment parallèle situé immédiatement après le motif. Cela a pour effet d'intégrer plus de pixels dans les calculs statistiques et d'augmenter en conséquence les gains sur le PSNR, en particulier pour traiter des images de grandes dimensions qui ne contiendraient pas de \textit{trop petits} détails que l'épaisseur des isolines risquerait de flouter. +Le processus d'allongement du modèle PI-PD est également soumis aux restrictions sur les retours en arrière des segments, déjà énoncées pour le modèle PI-LD. Par ailleurs, nous lui avons ajouté la possibilité de gérer des segments plus épais, composés de 2 ou 3 segments parallèles aux motifs décrits par la matrice $P_d$. Pour l'épaisseur 3, on utilise chaque segment motif ainsi que les deux segments parallèles obtenus par translation et situés de part et d'autre du segment motif. Pour l'épaisseur 2, on ne conserve qu'un seul de ces deux segments ajoutés. Cet épaississement a pour effet d'intégrer plus de pixels dans les calculs statistiques et d'augmenter en conséquence les gains sur le PSNR, en particulier pour traiter des images de grandes dimensions qui ne contiendraient pas de \textit{trop petits} détails que l'épaisseur des isolines risquerait de flouter. Cette possibilité rend notre solution encore plus versatile que la référence BM3D dont les temps de calcul s'avèrent prohibitifs sur des images de grandes dimensions, avec par exemple plus de 5 minutes pour 4096$\times$4096 pixels (Xeon quad core E31245\@3.3GHz, 8Go RAM). Toutefois, il demeure que l'isoline construite n'est pas nécessairement la plus vraisemblable pour tous les pixels de l'image, les optimisations étant faites sous l'hypothèse de robustesse énoncée au paragraphe \ref{subsection-pipd-intro}. @@ -352,19 +358,19 @@ Les figures \ref{fig-lniv-lsr-tirages-b} et \ref{fig-lniv-lsr-tirages-c} montren \label{fig-lniv-lsr-tirages} \end{figure} -Ainsi, dans les LSR, l'application du modèle PI-PD n'a que peu de sens, mais la quête de performance nous interdit d'y appliquer par exemple le modèle PI-LD décrit précédemment. Le meilleur estimateur dans une zone LSR étant la valeur moyenne, nous proposons donc, à la place : +Ainsi, dans les LSR, l'application du modèle PI-PD n'a que peu de sens, mais la quête de performance nous interdit d'y appliquer, par exemple, le modèle PI-LD décrit précédemment. Considérant que le bruit est additif gaussien et que nous faisons une approximation \textit{plane} de la surface définie par les niveaux de gris des pixels à l'intérieur de la fenêtre $\omega$, le meilleur estimateur dans une zone LSR est la valeur moyenne. Nous proposons donc : \begin{enumerate} -\item d'identifier les zones à faible pente en concevant un kernel détecteur (\texttt{kernel\_LSR\_detector()}). +\item d'identifier les zones à faible pente en concevant un kernel détecteur de bords (\texttt{kernel\_edge\_detector()}). \item d'appliquer un simple filtre moyenneur dans les zones désignées LSR par le détecteur et le PI-PD partout ailleurs. \item de n'appliquer le moyenneur que sur les pixels appartenant à la zone LSR lorsque la fenêtre du détecteur se trouve à cheval sur deux zones de types différents. \end{enumerate} -\subsubsection{Le détecteur de zone à faible pente} +\subsubsection{Le détecteur de bords} -Le principe retenu pour réaliser le détecteur de LSR est proche de celui mis en oeuvre pour valider les allongements des isolines : il s'agit de séparer la fenêtre d'observation autour du pixel considéré en deux régions, puis d'effectuer un test GLRT pour déterminer s'il est vraisemblable ou non que ces deux régions forment un seul et même plan. Pour garantir la prise en compte d'éventuelles transitions dans toutes les directions, il faut effectuer le test avec des séparations de fenêtre dont les directions couvrent toute la plage angulaire, de $0$ à $\pi$. +Le principe retenu pour réaliser le détecteur de bords est proche de celui mis en oeuvre pour valider les allongements des isolines : il s'agit de séparer la fenêtre d'observation autour du pixel considéré en deux régions, puis d'effectuer un test GLRT pour déterminer s'il est vraisemblable ou non que ces deux régions forment un seul et même plan ou bien représentent deux zones homogènes séparées par un seuil (ou un coin). Pour garantir la prise en compte d'éventuelles transitions dans toutes les directions, il faut effectuer le test avec des séparations de fenêtre dont les directions couvrent toute la plage angulaire, de $0$ à $\pi$. -L'utilisation d'un test GLRT semblable à celui de l'équation \eqref{GLRT} sous-entend que les ensembles considérés n'ont aucun pixel en commun. Afin d'éviter de devoir déterminer de nouveaux ensembles de pixels pertinents, nous avons utilisé les motifs de la matrice $P_d$, n'ayant pas d'intersection entre eux et de directions $\Theta_{4i} = 4i\frac{\pi}{4}$. Ces motifs remplissent les critères pour établir l'expression d'un critère GLRT. -La ligne de séparation entre les deux régions de la fenêtre est donc composée par les motifs de directions $\Theta_{4i}$ et $\Theta_{4(i+4)}$. Ces deux régions sont respectivement nommées arbitrairement $T$ et $B$, $T$ étant représentée comme la région \textit{haute} et $B$ comme la région \textit{basse} sur le schéma explicatif de la figure \ref{fig-lniv-detecteur} où $\Theta_{4i}=\frac{\pi}{4}$ et où les pixels affectés d'une élévation nulle sont les pixels non impliqués dans le calcul du critère GLRT. En outre, les pixels de la limite sont supposés appartenir à la région $T$, ce qui implique qu'elle comprend au total les pixels correspondant à cinq motifs plus le pixel central, tandis que $B$ n'en comprend que l'équivalent de 3 motifs. +L'utilisation d'un test GLRT semblable à celui de l'équation \eqref{GLRT} sous-entend que les ensembles considérés n'ont aucun pixel en commun. Afin d'éviter de devoir déterminer de nouveaux ensembles de pixels pertinents, nous avons utilisé les motifs de la matrice $P_d$, n'ayant pas d'intersection entre eux et de directions $\Theta_{4i} = 4i\frac{\pi}{4}$. Ces motifs remplissent les critères pour établir l'expression d'un test GLRT. +La ligne de séparation entre les deux régions de la fenêtre est donc composée par les motifs de directions $\Theta_{4i}$ et $\Theta_{4(i+4)}$. Ces deux régions sont respectivement nommées arbitrairement $T$ et $B$, $T$ étant représentée comme la région \textit{haute} et $B$ comme la région \textit{basse} sur le schéma explicatif de la figure \ref{fig-lniv-detecteur} où $\Theta_{4i}=\frac{\pi}{4}$ et où les pixels affectés d'une élévation nulle sont les pixels non impliqués dans le calcul du test GLRT. En outre, les pixels de la limite sont supposés appartenir à la région $T$, ce qui implique qu'elle comprend au total les pixels correspondant à cinq motifs plus le pixel central, tandis que $B$ n'en comprend que l'équivalent de 3 motifs. \begin{figure}[ht] \centering @@ -373,7 +379,7 @@ La ligne de séparation entre les deux régions de la fenêtre est donc composé \label{fig-lniv-detecteur} \end{figure} -Les équations \eqref{LLNP}, \eqref{LLNP2} et \eqref{GLRT} nous permettent d'obtenir l'expression suivante pour le critère GLRT $T2$ +Les équations \eqref{LLNP}, \eqref{LLNP2} et \eqref{GLRT} nous permettent d'obtenir l'expression suivante pour le test GLRT $T2$ \begin{eqnarray} T2 = T2_{max}- (8a+1)\left[log\left(\widehat{\sigma_3}^2\right) - log\left(\widehat{\sigma_4}^2\right) \right] \label{GLRT2} @@ -388,11 +394,11 @@ et\\ \end{array} $$ -Le seuil de décision est noté $T2_{max}$ et d'après l'expression du critère \eqref{GLRT2}, une valeur négative du critère signifie la détection d'une transition. Ainsi, lorsque les valeurs du critère $T2$ sont connues pour toutes les 8 directions $\Theta_{4i} (i\in [0..7])$, la valeur du niveau de gris de sortie pour le pixel central est déterminée selon la stratégie suivante : +Le seuil de détection est noté $T2_{max}$ et d'après l'expression du test \eqref{GLRT2}, une valeur négative signifie la détection d'un bord. Ainsi, lorsque les valeurs de $T2$ sont connues pour toutes les 8 directions $\Theta_{4i} (i\in [0..7])$, la valeur du niveau de gris de sortie pour le pixel central est déterminée selon la stratégie suivante : \begin{itemize} -\item si plus d'une valeur du critère est négative, alors on applique la valeur issue du modèle PI-PD. -\item si une seule valeur du critère est négative, le pixel central est vraisemblablement situé sur une transition nette et on applique la valeur moyenne des motifs de la région $T$ à laquelle il appartient. Cela permet de garantir des transitions visuellement plus douces entre les zones où le PI-PD est appliqué et les zones moyennées. -\item si aucune valeur du critère n'est négative, alors la région autour du pixel central est vraisemblablement une LSR. En conséquence, on applique la valeur moyenne de la zone. +\item si plus d'un bord a été détecté, alors on applique la valeur issue du modèle PI-PD. +\item si un seul bord a été détecté, le pixel central est vraisemblablement situé sur une transition nette et on applique la valeur moyenne des motifs de la région $T$ à laquelle il appartient. Cela permet de garantir des transitions visuellement plus douces entre les zones où le PI-PD est appliqué et les zones moyennées. +\item si aucun bord n'a été détecté, alors la région autour du pixel central est vraisemblablement une LSR. En conséquence, on applique la valeur moyenne de la zone. \end{itemize} La figure \ref{fig-lniv-classification} présente le résultat de la classification des pixels d'une image bruitée, pour $T2_{max}=2$. On y remarque en particulier que les pixels noirs, pour lesquels s'appliquera le PI-PD, sont situés sur des transitions bien définies. @@ -401,13 +407,14 @@ La figure \ref{fig-lniv-classification} présente le résultat de la classificat \centering \subfigure[Image bruitée]{\includegraphics{Chapters/chapter4/img/airplane_noisy_small.jpg}}\qquad \subfigure[Classification des pixels. ]{\includegraphics{Chapters/chapter4/img/img_bords_T2_small.jpg}} -\caption{Classification des pixels d'une image bruitée, pour une valeur de seuil $T2=2$ du détecteur. (b) Les pixels en noir sont ceux à qui le PI-PD sera appliqué. Les pixels en blancs se verront appliquer une moyenne sur tout ou partie du voisinage.} +\caption{Classification des pixels d'une image bruitée, pour une valeur de seuil $T2=2$ du détecteur. (b) Les pixels en noir sont ceux à qui le PI-PD sera appliqué. Les pixels gris se verront appliquer une moyenne sur tout ou partie du voisinage.} \label{fig-lniv-classification} \end{figure} - Les détails d'implémentation du détecteur sont donnés par l'algorithme \ref{algo-lniv-detecteur}. Pour en optimiser les performances, les sommes individuelles $sum_{\Theta}$ sont pré-calculées aux lignes 7 à 10 pour les 8 motifs concernés. L'évaluation des 8 configurations angulaires est effectuée ensuite de la ligne 11 à la ligne 25. +Le choix que nous avons fait pour ce détecteur de bord sont stratégiques et ont été guidés par la recherche de performance. Il est cependant clair qu'un filtrage plus fort aurait été obtenu dans les LSR par un moyenneur intégrant l'ensemble des pixels de la fenêtre. Cette piste reste à approfondir à la lumière des résultats obtenu dans l'implémentation de l'opération de convolution. + \begin{algorithm}[ht] \caption{Détecteur de zones à faible pente (LSR) \texttt{kernel\_LSR\_detector()}} \label{algo-lniv-detecteur} @@ -455,7 +462,7 @@ Les détails d'implémentation du détecteur sont donnés par l'algorithme \ref{ L'implémentation du PI-PD hybride a été appliquée aux 13 images de la base de test, dans leurs versions les plus bruitées, perturbées par un bruit gaussien de moyenne nulle et d'écart type 25. Pour ce type d'images (taille, détails), les paramètres qui se sont avérés optimaux sont $a=5$ pour la longueur des segments avec un maximum de $q=5$ segments. En ce qui concerne les seuils GLRT, nous avons testé l'ensemble des combinaisons de valeurs $T_{max}$ et $T2_{max}$ variant de 1 à 10 par pas de 0,5. -La combinaison $T_{max}=1$ et $T2_{max}=2$ s'est révélée la plus appropriée, en ce sens qu'elle représente l'optimum pour 11 des 13 images, sauf \textit{peppers} et \textit{zelda}, pour lesquelles une combinaison $T_{max}=2$ et $T2_{max}=2$ permet d'améliorer l'indice de similarité MSSIM respectivement de 0,03 et 0,02. +La combinaison $T_{max}=1$ et $T2_{max}=2$ s'est révélée la plus appropriée, car elle représente le meilleur compromis PSNR/MSSIM pour 11 des 13 images, sauf \textit{peppers} et \textit{zelda}, pour lesquelles une combinaison $T_{max}=2$ et $T2_{max}=2$ permet d'améliorer l'indice de similarité MSSIM respectivement de 0,03 et 0,02. Les images filtrées ont été caractérisées en termes de PSNR et de MSSIM et les résultats, regroupés dans la table \ref{tab-lniv-results}, sont comparés à ceux de la référence BM3D, ainsi qu'à ceux d'un simple filtre moyenneur GPU 5$\times$5, choisi comme référence en terme de rapidité et dont la taille de fenêtre permet des gains théoriques en PSNR du même ordre de grandeur que le PI-PD. @@ -555,11 +562,12 @@ zelda & 17.71 & 10.42 & 11.13 &10.00 & 12.78 \\ \section{Extension aux images couleurs} \subsection{Expression du critère} Considérons une image couleur à 3 canaux RVB (Rouge, Vert et Bleu). La valeur $v_k$ observée au pixel $k$ est alors un vecteur à trois éléments. -Nous faisons ici l'hypothèse de canaux décorrelés, conduisant à une matrice de covariance diagonale de la forme $R=\sigma^2\mathbb{1}_3$ où $\sigma^2$ est la puissance du bruit gaussien perturbant les trois canaux, chaque canal pouvant être corrompu par un tirage de bruit particulier. -La probabilité de $v_k$ est alors +À notre connaissance, la définition des lignes de niveaux n'a pas été formellement étendue aux espaces colorimétriques à plusieurs canaux. +Nous faisons ici l'hypothèse (forte) de canaux décorrelés, conduisant à une matrice de covariance diagonale de la forme $R=\sigma^2\mathbb{1}_3$ où $\sigma^2$ est la puissance du bruit gaussien IID perturbant les trois canaux. +La vraisemblance de $v_k$ est alors $$P\left(v_k|R\right) = \left(\frac{1}{2\pi^{3/2}\sqrt{|R|}}\mathrm{e}^{-\frac{1}{2}\left(v_k-\mu\right)^TR^{-1}\left(v_k-\mu\right)}\right)$$ -Pour exprimer le critère GLRT de validation des allongements, nous procédons comme précédemment, c'est-à-dire en distinguant les deux hypothèses : +Pour exprimer le test GLRT de validation des allongements, nous procédons comme précédemment, c'est-à-dire en distinguant les deux hypothèses : \begin{enumerate} \item le segment candidat $S^p$ prolonge effectivement l'isoline $S^n$ : ils partagent donc la même valeur moyenne $\mu$ et la log-vraisemblance s'écrit \begin{align} @@ -601,15 +609,18 @@ et \end{enumerate} -Le critère GLRT s'obtient par la soustraction des deux expressions de \eqref{eqlv1rgb} et \eqref{eqlv0rgb} : -$$T_{rvb} = 3(n+p)\left(-log\left(\widehat{{\sigma_1}^{2}}\right)+log\left(\widehat{{\sigma_0}^{2}}\right)\right) $$ +Le test GLRT s'obtient par la soustraction des deux expressions de \eqref{eqlv1rgb} et \eqref{eqlv0rgb} : +\begin{eqnarray} +T_{rvb} = 3(n+p)\left(-log\left(\widehat{{\sigma_1}^{2}}\right)+log\left(\widehat{{\sigma_0}^{2}}\right)\right) +\end{eqnarray} + On notera $T_{rvb-max}$ la valeur de seuil au delà de laquelle on ne validera pas l'allongement de l'isoline. -\subsection{Résultats} +\subsection{Résultats - analyse} Nous avons retenu la base d'images de test tid2008 \cite{tid2008a} pour évaluer la qualité du traitement PI-PD sur les images couleurs. Cet ensemble d'images a été utilisé avec nombre d'algorithmes de débruitage et les résultats de mesure sont disponibles. -Chacune des 25 images de référence (non bruitées) a subi 4 niveaux de distorsion, pour 17 types de bruit différents. Pour nos expérimentations, nous avons selectionné les 25 images corrompues par un bruit gaussien RVB (type 2 dans tid2008) d'écart type $\sigma = 25$ (niveau 4 dans tid2008), où chaque canal RVB est perturbé par un tirage de bruit gaussien scalaire. La figure \ref{fig-lniv-tid2008ref} présente les vignettes des 25 images de référence, soit 24 images \textit{naturelles} et une image de synthèse. +Chacune des 25 images de référence (non bruitées) a subi 4 niveaux de distorsion, pour 17 types de bruit différents. Pour nos expérimentations, nous avons selectionné les 25 images corrompues par un bruit gaussien RVB (type 2 dans tid2008) d'écart type $\sigma = 25$ (niveau 4 dans tid2008), où chaque canal RVB est perturbé par un tirage de bruit gaussien IID. La figure \ref{fig-lniv-tid2008ref} présente les vignettes des 25 images de référence, soit 24 images \textit{naturelles} et une image de synthèse. \begin{figure}[ht] \centering @@ -651,7 +662,10 @@ Comme pour les images en niveaux de gris, notre implémentation RVB intègre la Le PI-PD en couleur s'exécute quant à lui à la même vitesse qu'en niveaux de gris, soit environ 4,0~ms ; c'est aussi le cas de CBM3D avec une moyenne de 4,3 secondes. Sur les 25 images de test, le gain moyen apporté par PI-PD s'élève à 2,84~dB (PSNR-HVS-M) contre 7,09~dB pour CBM3D, ce qui constitue indéniablement un échelon supérieur en terme de qualité, au prix d'un temps de calcul multiplié par 1000. -L'ensemble des résultats de mesure est consigné dans le tableau \ref{tab-lniv-rvb} et deux exemples de résultats sont reproduits en figure \ref{fig-lnivrgb-ex} pour une des images naturelles ainsi que pour l'image de synthèse. Les valeurs des paramètres sont identiques pour toutes les images et ont été déterminées empiriquement par analyse systématique des résultats produits par les combinaisons permises dans les intervalles de 3 à 7 pour la taille $n$ des segments, de 25 à 70 pour la longueur maximale $l$ des isolines et de 1 à 10 pour le seuil GLRT $T_{rvb-max}$. Cette analyse extensive a mis en évidence la combinaison $n=4$, $l=48$ et $T_{rvb-max}=5$ comme permettant au PI-PD d'apporter les meilleurs résultats d'ensemble. Certaines des images, comme l'image de synthèse n°25, bénéficieraient d'un ajustement des paramètres, mais conscients de la contrainte que cela représente, nous avons choisi de faire prévaloir un réglage unique. +L'ensemble des résultats de mesure est consigné dans le tableau \ref{tab-lniv-rvb} et deux exemples de résultats sont reproduits en figure \ref{fig-lnivrgb-ex} pour une des images naturelles ainsi que pour l'image de synthèse. Les valeurs des paramètres sont identiques pour toutes les images et ont été déterminées empiriquement par analyse systématique des résultats produits par les combinaisons permises dans les intervalles de 3 à 7 pour la taille $n$ des segments, de 25 à 70 pour la longueur maximale $l$ des isolines et de 1 à 10 pour le seuil GLRT $T_{rvb-max}$. Cette analyse extensive a mis en évidence la combinaison $n=4$, $l=48$ et $T_{rvb-max}=5$ comme permettant au PI-PD d'apporter les meilleurs résultats d'ensemble. Certaines des images, comme l'image de synthèse n°25, bénéficieraient d'un ajustement des paramètres, mais conscients de la contrainte que cela représente, nous avons choisi de faire prévaloir un réglage unique. + +Si le modèle que nous avons employé pour étendre le principe du PI-PD aux images en couleur nous a permis de vérifier que les performances pouvaient être conservées, il repose sur des hypothèses fortes et sous-entend (pour simplifier) qu'un seuil dans l'espace RVB est associé à un seuil sur chaque composante. Pour améliorer la qualité, une autre solution consisterait à détecter un seuil dans l'espace RVB lorsqu'un seuil est détecté dans au moins un des canaux. La transposition vers un autre espace colorimétrique employant une base de composantes décorrélées pourrait également améliorer les résultats. Ces pistes n'ont pas encore été explorées, mais représenteront nécessairement un surcoût calculatoire. + \label{fig-lnivrgb-ex} \begin{table}[H] \scriptsize @@ -709,8 +723,8 @@ L'ensemble des résultats de mesure est consigné dans le tableau \ref{tab-lniv- \section{Conclusion} L'algorithme PI-PD hybride permet de débruiter 19 images en haute définition à la seconde tout en réduisant de manière importante le niveau de bruit gaussien. -La démarche adoptée pour sa conception a été de se baser sur des opérations élémentaires dont nous connaissions ou avions démontré l'efficacité sur GPU. Nous jugeons ce principe essentiel pour la conception d'algorithmes GPU performants et robustes tant le débogage peut s'avérer délicat sur ces plateformes. Par ailleurs, il nous semble peu pertinent systématiquement comparer les implémentations CPU et GPU pour en déduire un facteur d'accélération comme on le rencontre trop souvent. La plupart des algorithmes qui s'avèrent rapides sur GPU ne le sont vraisemblablement pas sur CPU et il est donc tout à fait illusoire de penser qu'il en existe une implémentation optimisée. Comparer alors une implémentation GPU performante avec son pendant CPU naïf ne présente aucun intérêt. La réciproque étant généralement vraie, nous avons choisi, en particulier en ce qui concerne le filtrage dont il est question ici, de chercher à assembler des blocs fonctionnels simples mais robustes et performants avec l'objectif opérationnel de réduire la puissance de bruit. +La démarche adoptée pour sa conception a été de se baser sur des opérations élémentaires dont nous connaissions ou avions démontré l'efficacité sur GPU. Nous jugeons ce principe essentiel pour la conception d'algorithmes GPU performants et robustes tant le débogage peut s'avérer délicat sur ces plateformes. Par ailleurs, il nous semble peu pertinent de systématiquement comparer les implémentations CPU et GPU pour en déduire un facteur d'accélération comme on le rencontre trop souvent. La plupart des algorithmes qui s'avèrent rapides sur GPU ne le sont vraisemblablement pas sur CPU et il est donc tout à fait illusoire de penser qu'il en existe une implémentation optimisée. Comparer alors une implémentation GPU performante avec son pendant CPU naïf ne présente aucun intérêt. La réciproque étant généralement vraie, nous avons choisi, en particulier en ce qui concerne le filtrage dont il est question ici, de chercher à assembler des blocs fonctionnels simples mais robustes et performants avec l'objectif opérationnel de réduire la puissance de bruit. L'algorithme et les résultats que nous avons détaillés dans ce chapitre ont été publiés dans le \textit{Journal of real-time image processing} dans un article intitulé \textit{Fast GPU-based denoising filter using isoline levels} \cite{perrotlniv}. -% LocalWords: pénalisante +% LocalWords: pénalisante estimateurs colorimétriques diff --git a/THESE/Chapters/chapter5/chapter5.tex b/THESE/Chapters/chapter5/chapter5.tex index a5581b8..88ec0cb 100644 --- a/THESE/Chapters/chapter5/chapter5.tex +++ b/THESE/Chapters/chapter5/chapter5.tex @@ -10,7 +10,7 @@ Le chapitre \ref{ch-GPU}, présentant l'architecture et les caractéristiques pr Dans le cadre de nos travaux, cette mémorisation sous forme de texture s'est montrée la plus performante pour les images d'entrée. Les images de sortie filtrées sont produites en mémoire globale standard, hors texture, puis copiées vers une zone de mémoire de l'hôte (CPU) dont les pages sont réservées à l'avances et verrouillées, ce qui évite les pertes de performances liées aux défauts de page. L'algorithme \ref{algo-median-memcpy} synthétise ces pratiques en introduisant aussi les notations pour la suite. -Cet emploi de mémoire que l'on qualifiera dorénavant de \og non paginée \fg{}, apporte un gain de temps important dans les transferts même s'il peut aussi s'avérer limitant lorsqu'il s'agit de traiter de très grands volumes de données. Les quantités de mémoire vive dont disposent les ordinateurs modernes permettent cependant de traiter sans restriction des images de plusieurs centaines de millions de pixels. Nos essais ont été conduits avec des images d'au maximum 100~MP. +Cet emploi de mémoire que l'on qualifiera dorénavant de \og non paginée \fg{}, apporte un gain de temps important dans les transferts même s'il peut aussi s'avérer limitant lorsqu'il s'agit de traiter de très grands volumes de données, puisqu'il empêche d'accéder à l'ensemble de la mémoire vive de l'hôte CPU. Les quantités de mémoire vive dont disposent les ordinateurs modernes permettent cependant de traiter sans restriction des images de plusieurs centaines de millions de pixels. Nos essais ont été conduits avec des images d'au maximum 100~MP. \begin{algorithm} %\SetNlSty{textbf}{}{:} @@ -59,7 +59,7 @@ Le tableau \ref{tab-median-memcpy} donne le détail des temps de transfert pour \section{Utilisation des registres} -En traitement d'image, les filtres médians sont beaucoup employés avec des tailles de fenêtres modestes comme pré-traitement, éventuellement itératif, ou bien avec de grandes tailles de fenêtres pour de l'estimation d'intensité d'arrière plan. Les taille intermédiaires, de l'ordre de quelques dizaines de pixels, ne sont à notre connaissance pas employées. +En traitement d'image, les filtres médians sont beaucoup employés avec des tailles de fenêtres modestes comme pré-traitement, éventuellement itératif, ou bien avec de grandes tailles de fenêtres pour de l'estimation d'intensité d'arrière plan. Les taille intermédiaires, de l'ordre de quelques dizaines de pixels, ne sont à notre connaissance que rarement employées. Un filtre médian de petite taille ne réalise que peu d'opérations, sans complexité de surcroît, et doit donc atteindre des niveaux de performances élevés. Le cadre général des traitements sur GPU présenté au paragraphe \ref{sec-bilateral} n'est alors plus pertinent, pour deux raisons : diff --git a/THESE/Chapters/chapter6/chapter6.tex b/THESE/Chapters/chapter6/chapter6.tex index 1225802..12badec 100644 --- a/THESE/Chapters/chapter6/chapter6.tex +++ b/THESE/Chapters/chapter6/chapter6.tex @@ -119,7 +119,7 @@ Le listing \ref{lst-convo-8x8pL3} présente, pour exemple, le code implémentant On remarque qu'il n'y a que 30 accès à la texture, au lieu des $9\times 8=72$ sans optimisation, et que la sortie opère sur 8 pixels consécutifs en mémoire globale. On obtient ainsi une utilisation optimale de la mémoire. L'ensemble des mesures de performance associées, sur C2070, est regroupé dans le tableau \ref{tab-convo-8x8p}. On observe que, grâce à une bande passante mémoire supérieure, les débits mesurés peuvent dépasser les 2100~MP/s, pour une convolution 3$\times$3 sur une image de 4096$\times$4096 pixels. Le traitement de référence quant à lui est effectué en 0.987~ms pour un débit de 1666~MP/s. -Sur GTX280, cette implémentation atteint également des débits supérieurs aux précédents, mais surtout, surpasse la solution Nvidia avec une exécution du traitement de référence en 1,21~ms, soit une accélération de plus de 14\%. Le gain au niveau du débit reste modeste car les transferts représentent à eux seuls plus de 72\% du temps total. Le modèle GTX280 traite ainsi 962~MP à la seconde, soit un gain de seulement 1.7\% par rapport à la solution de référence. +Sur GTX280, cette implémentation atteint également des débits supérieurs aux précédents, mais surtout, détrône la solution Nvidia avec une exécution du traitement de référence en 1,21~ms, soit une accélération de plus de 14\%. Le gain au niveau du débit reste modeste car les transferts représentent à eux seuls plus de 72\% du temps total. Le modèle GTX280 traite ainsi 962~MP à la seconde, soit un gain de seulement 1.7\% par rapport à la solution de référence. \begin{table} \centering @@ -144,6 +144,7 @@ Masque&&$\mathbf{512\times 512}$&$\mathbf{1024\times 1024}$&$\mathbf{2048\times \label{tab-convo-8x8p} \end{table} +\pagebreak \lstinputlisting[label={lst-convo-8x8pL3},caption={Kernel réalisant la convolution par un masque 3$\times$3 dont les coefficients normalisés sont en mémoire constante.}]{Chapters/chapter6/code/convoGene8x8pL3.cu} \section{Cas de la convolution séparable} diff --git a/THESE/biblio.bib b/THESE/biblio.bib index 7174359..06f2db9 100755 --- a/THESE/biblio.bib +++ b/THESE/biblio.bib @@ -1416,4 +1416,10 @@ number={10}, pages={594-595}, keywords={image segmentation;minimum description length principle;multiinitialisation segmentation;nonparametric minimum description length snake;nonparametric polygonal snakes;probability density functions}, doi={10.1049/el.2011.0316}, -ISSN={0013-5194},} \ No newline at end of file +ISSN={0013-5194},} +@book{van2004detection, + title={Detection, estimation, and modulation theory}, + author={Van Trees, Harry L}, + year={2004}, + publisher={Wiley. com} +} \ No newline at end of file diff --git a/THESE/these.aux b/THESE/these.aux index 47ce71f..62d8b86 100644 --- a/THESE/these.aux +++ b/THESE/these.aux @@ -434,8 +434,8 @@ \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {$d_{max}=128$ et $l_{min}=32$, 447 n\oe uds en 0.7~s}}}{66}{figure.6.4}} \@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.5}{\ignorespaces Segmentation de l'image de test en 4000$\times $4000 pixels avec une cible de petite taille. Le contour initial est la transcription de celui utilis\IeC {\'e} \IeC {\`a} la figure \ref {fig-snakecpu-cochon512}. Le trac\IeC {\'e} du contour a \IeC {\'e}t\IeC {\'e} artificiellement \IeC {\'e}paissi pour le rendre visible \IeC {\`a} l'\IeC {\'e}chelle de l'impression.}}{67}{figure.6.5}} \newlabel{fig-snakecpu-cochon4kc3}{{6.5}{67}{Segmentation de l'image de test en 4000$\times $4000 pixels avec une cible de petite taille. Le contour initial est la transcription de celui utilisé à la figure \ref {fig-snakecpu-cochon512}. Le tracé du contour a été artificiellement épaissi pour le rendre visible à l'échelle de l'impression}{figure.6.5}{}} -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.2}{\ignorespaces Performances (en secondes) de la segmentation par snake polygonal sur CPU en fonction de la taille de l'image \IeC {\`a} traiter. Les temps sont obtenus avec la m\IeC {\^e}me image de test dilat\IeC {\'e}e et bruit\IeC {\'e}e et un contour initial carr\IeC {\'e} dont la distance aux bords est proportionnelle \IeC {\`a} la taille de l'image. Seule l'image en 15~MP a pu \IeC {\^e}tre trait\IeC {\'e}e par une impl\IeC {\'e}mentation utilisant SSE2.}}{67}{table.6.2}} -\newlabel{tab-snakecpu-speed-size}{{6.2}{67}{Performances (en secondes) de la segmentation par snake polygonal sur CPU en fonction de la taille de l'image à traiter. Les temps sont obtenus avec la même image de test dilatée et bruitée et un contour initial carré dont la distance aux bords est proportionnelle à la taille de l'image. Seule l'image en 15~MP a pu être traitée par une implémentation utilisant SSE2}{table.6.2}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.2}{\ignorespaces Performances (en secondes) de la segmentation par snake polygonal sur CPU en fonction de la taille de l'image \IeC {\`a} traiter. Les temps sont obtenus avec la m\IeC {\^e}me image de test dilat\IeC {\'e}e et bruit\IeC {\'e}e et un contour initial carr\IeC {\'e} dont la distance aux bords est proportionnelle \IeC {\`a} la taille de l'image.}}{67}{table.6.2}} +\newlabel{tab-snakecpu-speed-size}{{6.2}{67}{Performances (en secondes) de la segmentation par snake polygonal sur CPU en fonction de la taille de l'image à traiter. Les temps sont obtenus avec la même image de test dilatée et bruitée et un contour initial carré dont la distance aux bords est proportionnelle à la taille de l'image}{table.6.2}{}} \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {6.3}Impl\IeC {\'e}mentation parall\IeC {\`e}le GPU du snake polygonal}{67}{section.6.3}} \citation{BlellochTR90} \newlabel{fig-snakecpu-chronos1}{{6.3}{68}{Implémentation parallèle GPU du snake polygonal\relax }{section.6.3}{}} @@ -451,43 +451,43 @@ \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.2}Calcul des contributions des segments}{70}{subsection.6.3.2}} \@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.8}{\ignorespaces Structuration des donn\IeC {\'e}es en m\IeC {\'e}moire du GPU pour l'\IeC {\'e}valuation en parall\IeC {\`e}le de l'ensemble des \IeC {\'e}volutions possibles du contour.}}{71}{figure.6.8}} \newlabel{fig-structure-segment}{{6.8}{71}{Structuration des données en mémoire du GPU pour l'évaluation en parallèle de l'ensemble des évolutions possibles du contour}{figure.6.8}{}} -\newlabel{fig-cycle-contribs-segments-a}{{6.9(a)}{72}{Subfigure 6 6.9(a)\relax }{subfigure.6.9.1}{}} -\newlabel{sub@fig-cycle-contribs-segments-a}{{(a)}{72}{Subfigure 6 6.9(a)\relax }{subfigure.6.9.1}{}} -\newlabel{fig-cycle-contribs-segments-b}{{6.9(b)}{72}{Subfigure 6 6.9(b)\relax }{subfigure.6.9.2}{}} -\newlabel{sub@fig-cycle-contribs-segments-b}{{(b)}{72}{Subfigure 6 6.9(b)\relax }{subfigure.6.9.2}{}} -\newlabel{fig-cycle-contribs-segments-c}{{6.9(c)}{72}{Subfigure 6 6.9(c)\relax }{subfigure.6.9.3}{}} -\newlabel{sub@fig-cycle-contribs-segments-c}{{(c)}{72}{Subfigure 6 6.9(c)\relax }{subfigure.6.9.3}{}} -\newlabel{fig-cycle-contribs-segments-d}{{6.9(d)}{72}{Subfigure 6 6.9(d)\relax }{subfigure.6.9.4}{}} -\newlabel{sub@fig-cycle-contribs-segments-d}{{(d)}{72}{Subfigure 6 6.9(d)\relax }{subfigure.6.9.4}{}} -\newlabel{fig-cycle-contribs-segments-e}{{6.9(e)}{72}{Subfigure 6 6.9(e)\relax }{subfigure.6.9.5}{}} -\newlabel{sub@fig-cycle-contribs-segments-e}{{(e)}{72}{Subfigure 6 6.9(e)\relax }{subfigure.6.9.5}{}} -\newlabel{fig-cycle-contribs-segments-f}{{6.9(f)}{72}{Subfigure 6 6.9(f)\relax }{subfigure.6.9.6}{}} -\newlabel{sub@fig-cycle-contribs-segments-f}{{(f)}{72}{Subfigure 6 6.9(f)\relax }{subfigure.6.9.6}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.9}{\ignorespaces Comparaison des cycles de d\IeC {\'e}placement des n\oe uds. Ligne du haut : version s\IeC {\'e}quentielle. Ligne du bas : version parall\IeC {\`e}le. Les segments en rouge sont des segments du contour non \IeC {\'e}valu\IeC {\'e}s, alors que ceux en pointill\IeC {\'e}s sont les paires ayant re\IeC {\c c}u les meilleures \IeC {\'e}valuations parmi les 8 d\IeC {\'e}placements possibles des n\oe uds correspondant.}}{72}{figure.6.9}} -\newlabel{fig-cycle-contribs-segments}{{6.9}{72}{Comparaison des cycles de déplacement des n\oe uds. Ligne du haut : version séquentielle. Ligne du bas : version parallèle. Les segments en rouge sont des segments du contour non évalués, alors que ceux en pointillés sont les paires ayant reçu les meilleures évaluations parmi les 8 déplacements possibles des n\oe uds correspondant}{figure.6.9}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Contour de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence.}}}{72}{figure.6.9}} -\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}placement du n\oe ud $N_1$. Le crit\IeC {\`e}re est am\IeC {\'e}lior\IeC {\'e}.}}}{72}{figure.6.9}} -\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}placement du n\oe ud $N_2$. Le crit\IeC {\`e}re est am\IeC {\'e}lior\IeC {\'e}.}}}{72}{figure.6.9}} -\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}placement en parall\IeC {\`e}le de tous les n\oe uds. Les segments du contour n'ont pas \IeC {\'e}t\IeC {\'e} valid\IeC {\'e}s. On doit recalculer le crit\IeC {\`e}re apr\IeC {\`e}s les d\IeC {\'e}placements pour savoir s'il a \IeC {\'e}t\IeC {\'e} am\IeC {\'e}lior\IeC {\'e}.}}}{72}{figure.6.9}} -\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(e)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}placement en parall\IeC {\`e}le des n\oe uds impairs. Le crit\IeC {\`e}re est am\IeC {\'e}lior\IeC {\'e}.}}}{72}{figure.6.9}} -\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(f)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}placement en parall\IeC {\`e}le des n\oe uds pairs. Un seul segment n'a pas \IeC {\'e}t\IeC {\'e} \IeC {\'e}valu\IeC {\'e}.}}}{72}{figure.6.9}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.2.1}Cas particulier des segments dont la pente $k$ v\IeC {\'e}rifie $|k|\leq 1$}{73}{subsubsection.6.3.2.1}} +\newlabel{fig-cycle-contribs-segments-a}{{6.9(a)}{73}{Subfigure 6 6.9(a)\relax }{subfigure.6.9.1}{}} +\newlabel{sub@fig-cycle-contribs-segments-a}{{(a)}{73}{Subfigure 6 6.9(a)\relax }{subfigure.6.9.1}{}} +\newlabel{fig-cycle-contribs-segments-b}{{6.9(b)}{73}{Subfigure 6 6.9(b)\relax }{subfigure.6.9.2}{}} +\newlabel{sub@fig-cycle-contribs-segments-b}{{(b)}{73}{Subfigure 6 6.9(b)\relax }{subfigure.6.9.2}{}} +\newlabel{fig-cycle-contribs-segments-c}{{6.9(c)}{73}{Subfigure 6 6.9(c)\relax }{subfigure.6.9.3}{}} +\newlabel{sub@fig-cycle-contribs-segments-c}{{(c)}{73}{Subfigure 6 6.9(c)\relax }{subfigure.6.9.3}{}} +\newlabel{fig-cycle-contribs-segments-d}{{6.9(d)}{73}{Subfigure 6 6.9(d)\relax }{subfigure.6.9.4}{}} +\newlabel{sub@fig-cycle-contribs-segments-d}{{(d)}{73}{Subfigure 6 6.9(d)\relax }{subfigure.6.9.4}{}} +\newlabel{fig-cycle-contribs-segments-e}{{6.9(e)}{73}{Subfigure 6 6.9(e)\relax }{subfigure.6.9.5}{}} +\newlabel{sub@fig-cycle-contribs-segments-e}{{(e)}{73}{Subfigure 6 6.9(e)\relax }{subfigure.6.9.5}{}} +\newlabel{fig-cycle-contribs-segments-f}{{6.9(f)}{73}{Subfigure 6 6.9(f)\relax }{subfigure.6.9.6}{}} +\newlabel{sub@fig-cycle-contribs-segments-f}{{(f)}{73}{Subfigure 6 6.9(f)\relax }{subfigure.6.9.6}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.9}{\ignorespaces Comparaison des cycles de d\IeC {\'e}placement des n\oe uds. Ligne du haut : version s\IeC {\'e}quentielle. Ligne du bas : version parall\IeC {\`e}le. Les segments en rouge sont des segments du contour non \IeC {\'e}valu\IeC {\'e}s, alors que ceux en pointill\IeC {\'e}s sont les paires ayant re\IeC {\c c}u les meilleures \IeC {\'e}valuations parmi les 8 d\IeC {\'e}placements possibles des n\oe uds correspondant.}}{73}{figure.6.9}} +\newlabel{fig-cycle-contribs-segments}{{6.9}{73}{Comparaison des cycles de déplacement des n\oe uds. Ligne du haut : version séquentielle. Ligne du bas : version parallèle. Les segments en rouge sont des segments du contour non évalués, alors que ceux en pointillés sont les paires ayant reçu les meilleures évaluations parmi les 8 déplacements possibles des n\oe uds correspondant}{figure.6.9}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Contour de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence.}}}{73}{figure.6.9}} +\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}placement du n\oe ud $N_1$. Le crit\IeC {\`e}re est am\IeC {\'e}lior\IeC {\'e}.}}}{73}{figure.6.9}} +\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}placement du n\oe ud $N_2$. Le crit\IeC {\`e}re est am\IeC {\'e}lior\IeC {\'e}.}}}{73}{figure.6.9}} +\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}placement en parall\IeC {\`e}le de tous les n\oe uds. Les segments du contour n'ont pas \IeC {\'e}t\IeC {\'e} valid\IeC {\'e}s. On doit recalculer le crit\IeC {\`e}re apr\IeC {\`e}s les d\IeC {\'e}placements pour savoir s'il a \IeC {\'e}t\IeC {\'e} am\IeC {\'e}lior\IeC {\'e}.}}}{73}{figure.6.9}} +\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(e)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}placement en parall\IeC {\`e}le des n\oe uds impairs. Le crit\IeC {\`e}re est am\IeC {\'e}lior\IeC {\'e}.}}}{73}{figure.6.9}} +\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(f)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}placement en parall\IeC {\`e}le des n\oe uds pairs. Un seul segment n'a pas \IeC {\'e}t\IeC {\'e} \IeC {\'e}valu\IeC {\'e}.}}}{73}{figure.6.9}} \@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.10}{\ignorespaces D\IeC {\'e}termination des coefficients $C(i,j)$ des pixels du contour.}}{74}{figure.6.10}} \newlabel{fig-segment-k<1}{{6.10}{74}{Détermination des coefficients $C(i,j)$ des pixels du contour}{figure.6.10}{}} \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Quadrants 1 et 4}}}{74}{figure.6.10}} \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Quadrants 2 et 3}}}{74}{figure.6.10}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.3}Performances}{74}{subsection.6.3.3}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.11}{\ignorespaces Segmentations d'une image de 100~MP en 0,59~s pour 5 it\IeC {\'e}rations. Le contour initial conserve les proportions de celui de la figure \ref {fig-snakecpu-cochon512}. }}{75}{figure.6.11}} -\newlabel{fig-snakegpu-result}{{6.11}{75}{Segmentations d'une image de 100~MP en 0,59~s pour 5 itérations. Le contour initial conserve les proportions de celui de la figure \ref {fig-snakecpu-cochon512}. \relax }{figure.6.11}{}} -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.4}{\ignorespaces Comparaison des temps d'ex\IeC {\'e}cution de l'impl\IeC {\'e}mentation GPU (C2070) par rapport \IeC {\`a} l'impl\IeC {\'e}mentation CPU de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence, appliqu\IeC {\'e}s \IeC {\`a} une m\IeC {\^e}me image dilat\IeC {\'e}e (fig. \ref {fig-snakecpu-cochon512}) pour en adapter la taille.}}{75}{table.6.4}} -\newlabel{tab-snake-results}{{6.4}{75}{Comparaison des temps d'exécution de l'implémentation GPU (C2070) par rapport à l'implémentation CPU de référence, appliqués à une même image dilatée (fig. \ref {fig-snakecpu-cochon512}) pour en adapter la taille}{table.6.4}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.4}D\IeC {\'e}termination intelligente du contour initial}{75}{subsection.6.3.4}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.2.1}Cas particulier des segments dont la pente $k$ v\IeC {\'e}rifie $|k|\leq 1$}{74}{subsubsection.6.3.2.1}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.3}Performances}{75}{subsection.6.3.3}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.4}D\IeC {\'e}termination du contour initial au sens du maximum de vraisemblance}{75}{subsection.6.3.4}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.4}{\ignorespaces Comparaison des temps d'ex\IeC {\'e}cution de l'impl\IeC {\'e}mentation GPU (C2070) par rapport \IeC {\`a} l'impl\IeC {\'e}mentation CPU (mono thread) de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence, pour une m\IeC {\^e}me image dilat\IeC {\'e}e (fig. \ref {fig-snakecpu-cochon512}) pour en adapter la taille.}}{76}{table.6.4}} +\newlabel{tab-snake-results}{{6.4}{76}{Comparaison des temps d'exécution de l'implémentation GPU (C2070) par rapport à l'implémentation CPU (mono thread) de référence, pour une même image dilatée (fig. \ref {fig-snakecpu-cochon512}) pour en adapter la taille}{table.6.4}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.11}{\ignorespaces Segmentations d'une image de 100~MP en 0,59~s pour 5 it\IeC {\'e}rations. Le contour initial conserve les proportions de celui de la figure \ref {fig-snakecpu-cochon512}. }}{76}{figure.6.11}} +\newlabel{fig-snakegpu-result}{{6.11}{76}{Segmentations d'une image de 100~MP en 0,59~s pour 5 itérations. Le contour initial conserve les proportions de celui de la figure \ref {fig-snakecpu-cochon512}. \relax }{figure.6.11}{}} \citation{6036776} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.5}Conclusion}{76}{subsection.6.3.5}} -\newlabel{fig-smart-init}{{6.3.4}{77}{Détermination intelligente du contour initial\relax }{subfigure.6.12.2}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.12}{\ignorespaces D\IeC {\'e}termination intelligente du contour initial en deux phases successives. (a) La premi\IeC {\`e}re \IeC {\'e}tape repose sur un \IeC {\'e}chantillonnage horizontal. (b) La seconde \IeC {\'e}tape repose sur un \IeC {\'e}chantillonnage vertical.}}{77}{figure.6.12}} +\newlabel{fig-smart-init}{{6.3.4}{77}{Détermination du contour initial au sens du maximum de vraisemblance\relax }{subfigure.6.12.2}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.12}{\ignorespaces D\IeC {\'e}termination du contour initial au sens du maximum de vraisemblance, par deux phases successives. (a) La premi\IeC {\`e}re \IeC {\'e}tape repose sur un \IeC {\'e}chantillonnage horizontal. (b) La seconde \IeC {\'e}tape repose sur un \IeC {\'e}chantillonnage vertical.}}{77}{figure.6.12}} \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}termination de $j_L$ et $j_H$.}}}{77}{figure.6.12}} \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}termination de $i_L$ et $i_H$.}}}{77}{figure.6.12}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.5}Conclusion}{77}{subsection.6.3.5}} \citation{matheron75} \citation{caselles97} \citation{bertaux2004speckle} @@ -502,17 +502,18 @@ \newlabel{fig-lniv-p5q1}{{7.1}{80}{\label {fig-lniv-p5q1}Détail des motifs et de leur représentation interne, pour la taille $a=5$. \relax }{figure.7.1}{}} \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Les 8 premi\IeC {\`e}res lignes de la table $P_5$. Les \IeC {\'e}l\IeC {\'e}ments sont les positions relatives des pixels de chaque motif par rapport au pixel central.}}}{80}{figure.7.1}} \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Motifs des 8 premiers segments associ\IeC {\'e}s aux 8 premi\IeC {\`e}res lignes de $P_5$. Les pixels noirs repr\IeC {\'e}sentent le pixel trait\IeC {\'e} (ou pixel central), qui n'appartient pas au motif. Les pixels gris sont ceux qui constituent le motif.}}}{80}{figure.7.1}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.2.1.1}Isolines \IeC {\`a} un seul segment}{80}{subsubsection.7.2.1.1}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.2.1.1}D\IeC {\'e}termination du premier segment}{80}{subsubsection.7.2.1.1}} \@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.2}{\ignorespaces Exemple de la r\IeC {\'e}partition des pixels dans la r\IeC {\'e}gion $\omega $ pour le calcul de la vraisemblance, pour $n=6$ ($a=5$).}}{81}{figure.7.2}} \newlabel{fig-lniv-regions}{{7.2}{81}{\label {fig-lniv-regions}Exemple de la répartition des pixels dans la région $\omega $ pour le calcul de la vraisemblance, pour $n=6$ ($a=5$)}{figure.7.2}{}} -\newlabel{LL2}{{7.1}{81}{Isolines à un seul segment\relax }{equation.7.2.1}{}} -\newlabel{GL}{{7.3}{81}{Isolines à un seul segment\relax }{equation.7.2.3}{}} -\newlabel{GL2}{{7.4}{81}{Isolines à un seul segment\relax }{equation.7.2.4}{}} -\newlabel{LL1}{{7.5}{81}{Isolines à un seul segment\relax }{equation.7.2.5}{}} +\newlabel{LL2}{{7.1}{81}{Détermination du premier segment\relax }{equation.7.2.1}{}} +\newlabel{GL}{{7.3}{81}{Détermination du premier segment\relax }{equation.7.2.3}{}} +\newlabel{GL2}{{7.4}{81}{Détermination du premier segment\relax }{equation.7.2.4}{}} +\newlabel{LL1}{{7.5}{81}{Détermination du premier segment\relax }{equation.7.2.5}{}} +\citation{van2004detection} \@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.2.1.2}Isolines compos\IeC {\'e}es de plusieurs segments - crit\IeC {\`e}re d'allongement}{82}{subsubsection.7.2.1.2}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.3}{\ignorespaces Allongement du segment $S^n$. Deux candidats $S^{p'}$ et $S^{p''}$ sont \IeC {\'e}valu\IeC {\'e}s au travers du crit\IeC {\`e}re GLRT de l'\IeC {\'e}quation \textsuperscript {\hbox {\mathsurround \z@ \normalfont (\ignorespaces \ref {GLRT}\unskip \@@italiccorr )}}\xspace que seul $S^{p''}$ s'av\IeC {\`e}re satisfaire. a) Repr\IeC {\'e}sentation dans le plan de l'image. b) \IeC {\'E}volution des niveaux de gris en fonction de la position des pixels dans les lignes bris\IeC {\'e}es ainsi form\IeC {\'e}es.}}{82}{figure.7.3}} -\newlabel{fig-lniv-allongement}{{7.3}{82}{\label {fig-lniv-allongement}Allongement du segment $S^n$. Deux candidats $S^{p'}$ et $S^{p''}$ sont évalués au travers du critère GLRT de l'équation \eqref {GLRT} que seul $S^{p''}$ s'avère satisfaire. a) Représentation dans le plan de l'image. b) Évolution des niveaux de gris en fonction de la position des pixels dans les lignes brisées ainsi formées}{figure.7.3}{}} -\newlabel{LLNP}{{7.6}{82}{Isolines composées de plusieurs segments - critère d'allongement\relax }{equation.7.2.6}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.3}{\ignorespaces Allongement du segment $S^n$. Deux candidats $S^{p'}$ et $S^{p''}$ sont \IeC {\'e}valu\IeC {\'e}s au travers du test GLRT de l'\IeC {\'e}quation \textsuperscript {\hbox {\mathsurround \z@ \normalfont (\ignorespaces \ref {GLRT}\unskip \@@italiccorr )}}\xspace que seul $S^{p''}$ s'av\IeC {\`e}re satisfaire. a) Repr\IeC {\'e}sentation dans le plan de l'image. b) \IeC {\'E}volution des niveaux de gris en fonction de la position des pixels dans les lignes bris\IeC {\'e}es ainsi form\IeC {\'e}es.}}{82}{figure.7.3}} +\newlabel{fig-lniv-allongement}{{7.3}{82}{\label {fig-lniv-allongement}Allongement du segment $S^n$. Deux candidats $S^{p'}$ et $S^{p''}$ sont évalués au travers du test GLRT de l'équation \eqref {GLRT} que seul $S^{p''}$ s'avère satisfaire. a) Représentation dans le plan de l'image. b) Évolution des niveaux de gris en fonction de la position des pixels dans les lignes brisées ainsi formées}{figure.7.3}{}} +\newlabel{LLNP}{{7.6}{83}{Isolines composées de plusieurs segments - critère d'allongement\relax }{equation.7.2.6}{}} \newlabel{LLNP2}{{7.7}{83}{Isolines composées de plusieurs segments - critère d'allongement\relax }{equation.7.2.7}{}} \newlabel{GLRT}{{7.8}{83}{Isolines composées de plusieurs segments - critère d'allongement\relax }{equation.7.2.8}{}} \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.3}Mod\IeC {\'e}lisation des isolines pour l'impl\IeC {\'e}mentation parall\IeC {\`e}le sur GPU}{83}{section.7.3}} @@ -530,8 +531,8 @@ \newlabel{sub@pild:sub4}{{(e)}{84}{Subfigure 7 7.4(e)\relax }{subfigure.7.4.5}{}} \newlabel{pild:sub5}{{7.4(f)}{84}{Subfigure 7 7.4(f)\relax }{subfigure.7.4.6}{}} \newlabel{sub@pild:sub5}{{(f)}{84}{Subfigure 7 7.4(f)\relax }{subfigure.7.4.6}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.4}{\ignorespaces Processus de s\IeC {\'e}lection lors de l'allongement d'une isoline comportant initialement deux segments $s_1$ et $s_2$. Dans cet exemple $a=5$ et $\Delta d_{max}=2$. Chaque segment \IeC {\'e}valu\IeC {\'e} est soumis au crit\IeC {\`e}re GLRT. Si au moins un des segments pr\IeC {\'e}sente un test GLRT positif, alors l'allongement est r\IeC {\'e}alis\IeC {\'e} avec le segment qui forme l'isoline la plus vraisemblable.}}{84}{figure.7.4}} -\newlabel{fig-lniv-pild}{{7.4}{84}{Processus de sélection lors de l'allongement d'une isoline comportant initialement deux segments $s_1$ et $s_2$. Dans cet exemple $a=5$ et $\Delta d_{max}=2$. Chaque segment évalué est soumis au critère GLRT. Si au moins un des segments présente un test GLRT positif, alors l'allongement est réalisé avec le segment qui forme l'isoline la plus vraisemblable}{figure.7.4}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.4}{\ignorespaces Processus de s\IeC {\'e}lection lors de l'allongement d'une isoline comportant initialement deux segments $s_1$ et $s_2$. Dans cet exemple $a=5$ et $\Delta d_{max}=2$. Chaque segment \IeC {\'e}valu\IeC {\'e} est soumis au test GLRT. Si au moins un des segments pr\IeC {\'e}sente un test GLRT positif, alors l'allongement est r\IeC {\'e}alis\IeC {\'e} avec le segment qui forme l'isoline la plus vraisemblable.}}{84}{figure.7.4}} +\newlabel{fig-lniv-pild}{{7.4}{84}{Processus de sélection lors de l'allongement d'une isoline comportant initialement deux segments $s_1$ et $s_2$. Dans cet exemple $a=5$ et $\Delta d_{max}=2$. Chaque segment évalué est soumis au test GLRT. Si au moins un des segments présente un test GLRT positif, alors l'allongement est réalisé avec le segment qui forme l'isoline la plus vraisemblable}{figure.7.4}{}} \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Isoline comprenant deux segments $s_1$ et $s_2$.}}}{84}{figure.7.4}} \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Premier segment \IeC {\'e}valu\IeC {\'e}, associ\IeC {\'e} au motif $p_{5,0}$.}}}{84}{figure.7.4}} \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {Deuxi\IeC {\`e}me segment \IeC {\'e}valu\IeC {\'e}, associ\IeC {\'e} au motif $p_{5,1}$.}}}{84}{figure.7.4}} @@ -553,8 +554,8 @@ \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(k)}{\ignorespaces {peppers}}}{85}{figure.7.5}} \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(l)}{\ignorespaces {stream}}}{85}{figure.7.5}} \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(m)}{\ignorespaces {zelda}}}{85}{figure.7.5}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.6}{\ignorespaces Histogramme des \IeC {\'e}carts angulaires entre la direction primaire de l'isoline optimale et celle du segment s\IeC {\'e}lectionn\IeC {\'e} par PI-LD avec $q=1$ (sans allongement), pour l'image du singe (Mandrill). Pour la tr\IeC {\`e}s grande majorit\IeC {\'e} des pixels, l'\IeC {\'e}cart est nul.}}{85}{figure.7.6}} -\newlabel{fig-lniv-histo-singe}{{7.6}{85}{Histogramme des écarts angulaires entre la direction primaire de l'isoline optimale et celle du segment sélectionné par PI-LD avec $q=1$ (sans allongement), pour l'image du singe (Mandrill). Pour la très grande majorité des pixels, l'écart est nul}{figure.7.6}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.6}{\ignorespaces Histogramme des \IeC {\'e}carts angulaires entre la direction primaire de l'isoline optimale et celle du segment s\IeC {\'e}lectionn\IeC {\'e} par PI-LD avec $q=1$ (sans allongement), pour l'image du singe (Mandrill). Pour la tr\IeC {\`e}s grande majorit\IeC {\'e} des pixels, l'\IeC {\'e}cart est nul.}}{86}{figure.7.6}} +\newlabel{fig-lniv-histo-singe}{{7.6}{86}{Histogramme des écarts angulaires entre la direction primaire de l'isoline optimale et celle du segment sélectionné par PI-LD avec $q=1$ (sans allongement), pour l'image du singe (Mandrill). Pour la très grande majorité des pixels, l'écart est nul}{figure.7.6}{}} \@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.7}{\ignorespaces Histogrammes des \IeC {\'e}carts angulaires entre la direction primaire de l'isoline optimale et celle de l'isoline s\IeC {\'e}lectionn\IeC {\'e}e, pour les images de l'ensemble de test de S. Lansel. La r\IeC {\'e}partition des erreurs est semblable dans toutes ces images, mais \IeC {\'e}galement dans toute image naturelle.}}{86}{figure.7.7}} \newlabel{fig-lniv-histo-autres}{{7.7}{86}{Histogrammes des écarts angulaires entre la direction primaire de l'isoline optimale et celle de l'isoline sélectionnée, pour les images de l'ensemble de test de S. Lansel. La répartition des erreurs est semblable dans toutes ces images, mais également dans toute image naturelle}{figure.7.7}{}} \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Airplane}}}{86}{figure.7.7}} @@ -571,58 +572,58 @@ \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(l)}{\ignorespaces {Zelda}}}{86}{figure.7.7}} \newlabel{subsection-pipd-intro}{{7.3.2}{86}{Isolines à segments pré-évalués - modèle PI-PD\label {subsection-pipd-intro}\relax }{subsection.7.3.2}{}} \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.3.2}Isolines \IeC {\`a} segments pr\IeC {\'e}-\IeC {\'e}valu\IeC {\'e}s - mod\IeC {\`e}le PI-PD}{86}{subsection.7.3.2}} -\newlabel{cx}{{7.9}{86}{Isolines à segments pré-évalués - modèle PI-PD\label {subsection-pipd-intro}\relax }{equation.7.3.9}{}} -\newlabel{cx2}{{7.10}{86}{Isolines à segments pré-évalués - modèle PI-PD\label {subsection-pipd-intro}\relax }{equation.7.3.10}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.8}{\ignorespaces Exemple d'application du proc\IeC {\'e}d\IeC {\'e} d'allongement \IeC {\`a} une isoline comprenant initialement 2 segments. la longueur des segments est $a=5$. Le proc\IeC {\'e}d\IeC {\'e} se r\IeC {\'e}p\IeC {\`e}te jusqu'\IeC {\`a} ce que le test GLRT \IeC {\'e}choue.}}{87}{figure.7.8}} -\newlabel{fig-lniv-pipd}{{7.8}{87}{Exemple d'application du procédé d'allongement à une isoline comprenant initialement 2 segments. la longueur des segments est $a=5$. Le procédé se répète jusqu'à ce que le test GLRT échoue}{figure.7.8}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Isoline avec 2 segments $s_1$ et $s_2$ d\IeC {\'e}j\IeC {\`a} valid\IeC {\'e}s.}}}{87}{figure.7.8}} -\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {La direction de $s_3$ est l'\IeC {\'e}l\IeC {\'e}ment $(i_2,j_2)$ de $I_{\Theta }$.}}}{87}{figure.7.8}} -\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {Le motif de $s_3$ est lu dans $p_5$ et appliqu\IeC {\'e} en $(i_2,j_2)$. $C_x$ et $C_{x^2}$ sont donn\IeC {\'e}es par $I_{\Sigma }(i_2,j_2)$ et le test GLRT est effectu\IeC {\'e}.}}}{87}{figure.7.8}} -\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {Si l'allongement est valid\IeC {\'e}, $s_3$ est d\IeC {\'e}finitivement int\IeC {\'e}gr\IeC {\'e}.}}}{87}{figure.7.8}} -\@writefile{loa}{\contentsline {algocf}{\numberline {4}{\ignorespaces Initialisations du mod\IeC {\`e}le PI-PD, en m\IeC {\'e}moire du GPU.}}{88}{algocfline.4}} -\newlabel{algo-lniv-init}{{4}{88}{Isolines à segments pré-évalués - modèle PI-PD\label {subsection-pipd-intro}\relax }{algocfline.4}{}} +\newlabel{cx}{{7.9}{87}{Isolines à segments pré-évalués - modèle PI-PD\label {subsection-pipd-intro}\relax }{equation.7.3.9}{}} +\newlabel{cx2}{{7.10}{87}{Isolines à segments pré-évalués - modèle PI-PD\label {subsection-pipd-intro}\relax }{equation.7.3.10}{}} +\@writefile{loa}{\contentsline {algocf}{\numberline {4}{\ignorespaces Initialisations du mod\IeC {\`e}le PI-PD, en m\IeC {\'e}moire du GPU.}}{87}{algocfline.4}} +\newlabel{algo-lniv-init}{{4}{87}{Isolines à segments pré-évalués - modèle PI-PD\label {subsection-pipd-intro}\relax }{algocfline.4}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.8}{\ignorespaces Exemple d'application du proc\IeC {\'e}d\IeC {\'e} d'allongement \IeC {\`a} une isoline comprenant initialement 2 segments. la longueur des segments est $a=5$. Le proc\IeC {\'e}d\IeC {\'e} se r\IeC {\'e}p\IeC {\`e}te jusqu'\IeC {\`a} ce que le test GLRT \IeC {\'e}choue.}}{88}{figure.7.8}} +\newlabel{fig-lniv-pipd}{{7.8}{88}{Exemple d'application du procédé d'allongement à une isoline comprenant initialement 2 segments. la longueur des segments est $a=5$. Le procédé se répète jusqu'à ce que le test GLRT échoue}{figure.7.8}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Isoline avec 2 segments $s_1$ et $s_2$ d\IeC {\'e}j\IeC {\`a} valid\IeC {\'e}s.}}}{88}{figure.7.8}} +\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {La direction de $s_3$ est l'\IeC {\'e}l\IeC {\'e}ment $(i_2,j_2)$ de $I_{\Theta }$.}}}{88}{figure.7.8}} +\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {Le motif de $s_3$ est lu dans $p_5$ et appliqu\IeC {\'e} en $(i_2,j_2)$. $C_x$ et $C_{x^2}$ sont donn\IeC {\'e}es par $I_{\Sigma }(i_2,j_2)$ et le test GLRT est effectu\IeC {\'e}.}}}{88}{figure.7.8}} +\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {Si l'allongement est valid\IeC {\'e}, $s_3$ est d\IeC {\'e}finitivement int\IeC {\'e}gr\IeC {\'e}.}}}{88}{figure.7.8}} \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.3.3}Mod\IeC {\`e}le PI-PD hybride}{88}{subsection.7.3.3}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.9}{\ignorespaces Situation de la r\IeC {\'e}gion servant \IeC {\`a} illustrer le comportant du mod\IeC {\`e}le PI-PD dans les zones \IeC {\`a} faible pente (LSR).}}{88}{figure.7.9}} -\newlabel{fig-lniv-lsr1}{{7.9}{88}{Situation de la région servant à illustrer le comportant du modèle PI-PD dans les zones à faible pente (LSR)}{figure.7.9}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Image de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence non bruit\IeC {\'e}e.}}}{88}{figure.7.9}} -\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {La r\IeC {\'e}gion de 11$\times $11 pixels \IeC {\'e}tudi\IeC {\'e}e.}}}{88}{figure.7.9}} \@writefile{loa}{\contentsline {algocf}{\numberline {5}{\ignorespaces \texttt {kernel\_precomp()} : g\IeC {\'e}n\IeC {\'e}ration des matrices $I_{\Theta }$ et $I_{\Sigma }$.}}{89}{algocfline.5}} \newlabel{algo-lniv-precomp}{{5}{89}{Isolines à segments pré-évalués - modèle PI-PD\label {subsection-pipd-intro}\relax }{algocfline.5}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.3.3.1}Le d\IeC {\'e}tecteur de zone \IeC {\`a} faible pente}{89}{subsubsection.7.3.3.1}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.3.3.1}Le d\IeC {\'e}tecteur de bords}{89}{subsubsection.7.3.3.1}} \@writefile{loa}{\contentsline {algocf}{\numberline {6}{\ignorespaces \texttt {kernel\_PIPD()} : gestion du processus d'allongement.}}{90}{algocfline.6}} \newlabel{algo-lniv-pipd}{{6}{90}{Isolines à segments pré-évalués - modèle PI-PD\label {subsection-pipd-intro}\relax }{algocfline.6}{}} -\newlabel{GLRT2}{{7.11}{90}{Le détecteur de zone à faible pente\relax }{equation.7.3.11}{}} -\newlabel{fig-lniv-lsr-tirages-a}{{7.10(a)}{91}{Subfigure 7 7.10(a)\relax }{subfigure.7.10.1}{}} -\newlabel{sub@fig-lniv-lsr-tirages-a}{{(a)}{91}{Subfigure 7 7.10(a)\relax }{subfigure.7.10.1}{}} -\newlabel{fig-lniv-lsr-tirages-b}{{7.10(b)}{91}{Subfigure 7 7.10(b)\relax }{subfigure.7.10.2}{}} -\newlabel{sub@fig-lniv-lsr-tirages-b}{{(b)}{91}{Subfigure 7 7.10(b)\relax }{subfigure.7.10.2}{}} -\newlabel{fig-lniv-lsr-tirages-c}{{7.10(c)}{91}{Subfigure 7 7.10(c)\relax }{subfigure.7.10.3}{}} -\newlabel{sub@fig-lniv-lsr-tirages-c}{{(c)}{91}{Subfigure 7 7.10(c)\relax }{subfigure.7.10.3}{}} -\newlabel{fig-lniv-lsr-tirages-d}{{7.10(d)}{91}{Subfigure 7 7.10(d)\relax }{subfigure.7.10.4}{}} -\newlabel{sub@fig-lniv-lsr-tirages-d}{{(d)}{91}{Subfigure 7 7.10(d)\relax }{subfigure.7.10.4}{}} -\newlabel{fig-lniv-lsr-tirages-e}{{7.10(e)}{91}{Subfigure 7 7.10(e)\relax }{subfigure.7.10.5}{}} -\newlabel{sub@fig-lniv-lsr-tirages-e}{{(e)}{91}{Subfigure 7 7.10(e)\relax }{subfigure.7.10.5}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.10}{\ignorespaces Comportement du mod\IeC {\`e}le PI-PD dans les zones de faible et \IeC {\`a} forte pente. On constate un manque de robustesse dans les zones \IeC {\`a} faible pente : les directions ne sont pas reproduites d'un tirage \IeC {\`a} l'autre, contrairement \IeC {\`a} celles de la zone de transition.}}{91}{figure.7.10}} -\newlabel{fig-lniv-lsr-tirages}{{7.10}{91}{Comportement du modèle PI-PD dans les zones de faible et à forte pente. On constate un manque de robustesse dans les zones à faible pente : les directions ne sont pas reproduites d'un tirage à l'autre, contrairement à celles de la zone de transition}{figure.7.10}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Image de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence.}}}{91}{figure.7.10}} -\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Image corrompue par le tirage de bruit $n^{\circ }1$}}}{91}{figure.7.10}} -\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {Image corrompue par le tirage de bruit $n^{\circ }2$}}}{91}{figure.7.10}} -\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {Directions d\IeC {\'e}termin\IeC {\'e}es par le PI-PD pour le tirage $n^{\circ }1$}}}{91}{figure.7.10}} -\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(e)}{\ignorespaces {Directions d\IeC {\'e}termin\IeC {\'e}e par le PI-PD pour le tirage $n^{\circ }2$}}}{91}{figure.7.10}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.11}{\ignorespaces Motif de d\IeC {\'e}tection des zones \IeC {\`a} faible pente, pour le cas $\Theta =\Theta _4=45^{\circ }$. L'\IeC {\'e}l\IeC {\'e}vation des pixels permet juste de les distinguer selon 3 classes : l'\IeC {\'e}l\IeC {\'e}vation 1 est associ\IeC {\'e}e aux pixels de la r\IeC {\'e}gion $T$, l'\IeC {\'e}l\IeC {\'e}vation 0.5 est associ\IeC {\'e}e \IeC {\`a} ceux de la r\IeC {\'e}gion $B$ et l'\IeC {\'e}l\IeC {\'e}vation 0 d\IeC {\'e}signe les pixels n'intervenant pas dans la d\IeC {\'e}tection.}}{92}{figure.7.11}} -\newlabel{fig-lniv-detecteur}{{7.11}{92}{Motif de détection des zones à faible pente, pour le cas $\Theta =\Theta _4=45^{\circ }$. L'élévation des pixels permet juste de les distinguer selon 3 classes : l'élévation 1 est associée aux pixels de la région $T$, l'élévation 0.5 est associée à ceux de la région $B$ et l'élévation 0 désigne les pixels n'intervenant pas dans la détection}{figure.7.11}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.12}{\ignorespaces Classification des pixels d'une image bruit\IeC {\'e}e, pour une valeur de seuil $T2=2$ du d\IeC {\'e}tecteur. (b) Les pixels en noir sont ceux \IeC {\`a} qui le PI-PD sera appliqu\IeC {\'e}. Les pixels en blancs se verront appliquer une moyenne sur tout ou partie du voisinage.}}{92}{figure.7.12}} -\newlabel{fig-lniv-classification}{{7.12}{92}{Classification des pixels d'une image bruitée, pour une valeur de seuil $T2=2$ du détecteur. (b) Les pixels en noir sont ceux à qui le PI-PD sera appliqué. Les pixels en blancs se verront appliquer une moyenne sur tout ou partie du voisinage}{figure.7.12}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Image bruit\IeC {\'e}e}}}{92}{figure.7.12}} -\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Classification des pixels. }}}{92}{figure.7.12}} -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.4}R\IeC {\'e}sultats}{92}{section.7.4}} +\newlabel{GLRT2}{{7.11}{90}{Le détecteur de bords\relax }{equation.7.3.11}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.9}{\ignorespaces Situation de la r\IeC {\'e}gion servant \IeC {\`a} illustrer le comportant du mod\IeC {\`e}le PI-PD dans les zones \IeC {\`a} faible pente (LSR).}}{91}{figure.7.9}} +\newlabel{fig-lniv-lsr1}{{7.9}{91}{Situation de la région servant à illustrer le comportant du modèle PI-PD dans les zones à faible pente (LSR)}{figure.7.9}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Image de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence non bruit\IeC {\'e}e.}}}{91}{figure.7.9}} +\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {La r\IeC {\'e}gion de 11$\times $11 pixels \IeC {\'e}tudi\IeC {\'e}e.}}}{91}{figure.7.9}} \citation{BuadesCM06} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.13}{\ignorespaces Comparaison des rendus des traitements compar\IeC {\'e}s. Rang\IeC {\'e}e du haut : les images compl\IeC {\`e}tes. Rang\IeC {\'e}e du bas : Zooms sur une zone de l'\IeC {\'\i }mage au dessus.}}{93}{figure.7.13}} -\newlabel{fig-lniv-exempleresultat}{{7.13}{93}{Comparaison des rendus des traitements comparés. Rangée du haut : les images complètes. Rangée du bas : Zooms sur une zone de l'ímage au dessus}{figure.7.13}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Image \textit {airplane} bruit\IeC {\'e}e.}}}{93}{figure.7.13}} -\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Image \textit {airplane} filtr\IeC {\'e}e par moyenneur 5$\times $5.}}}{93}{figure.7.13}} -\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {Image \textit {airplane} filtr\IeC {\'e}e par PI-PD hybride avec $a=5$, $q=5$, $T_{max}=2$ et $T2_{max}=2$.}}}{93}{figure.7.13}} -\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {Image \textit {airplane} filtr\IeC {\'e}e par BM3D.}}}{93}{figure.7.13}} +\newlabel{fig-lniv-lsr-tirages-a}{{7.10(a)}{92}{Subfigure 7 7.10(a)\relax }{subfigure.7.10.1}{}} +\newlabel{sub@fig-lniv-lsr-tirages-a}{{(a)}{92}{Subfigure 7 7.10(a)\relax }{subfigure.7.10.1}{}} +\newlabel{fig-lniv-lsr-tirages-b}{{7.10(b)}{92}{Subfigure 7 7.10(b)\relax }{subfigure.7.10.2}{}} +\newlabel{sub@fig-lniv-lsr-tirages-b}{{(b)}{92}{Subfigure 7 7.10(b)\relax }{subfigure.7.10.2}{}} +\newlabel{fig-lniv-lsr-tirages-c}{{7.10(c)}{92}{Subfigure 7 7.10(c)\relax }{subfigure.7.10.3}{}} +\newlabel{sub@fig-lniv-lsr-tirages-c}{{(c)}{92}{Subfigure 7 7.10(c)\relax }{subfigure.7.10.3}{}} +\newlabel{fig-lniv-lsr-tirages-d}{{7.10(d)}{92}{Subfigure 7 7.10(d)\relax }{subfigure.7.10.4}{}} +\newlabel{sub@fig-lniv-lsr-tirages-d}{{(d)}{92}{Subfigure 7 7.10(d)\relax }{subfigure.7.10.4}{}} +\newlabel{fig-lniv-lsr-tirages-e}{{7.10(e)}{92}{Subfigure 7 7.10(e)\relax }{subfigure.7.10.5}{}} +\newlabel{sub@fig-lniv-lsr-tirages-e}{{(e)}{92}{Subfigure 7 7.10(e)\relax }{subfigure.7.10.5}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.10}{\ignorespaces Comportement du mod\IeC {\`e}le PI-PD dans les zones de faible et \IeC {\`a} forte pente. On constate un manque de robustesse dans les zones \IeC {\`a} faible pente : les directions ne sont pas reproduites d'un tirage \IeC {\`a} l'autre, contrairement \IeC {\`a} celles de la zone de transition.}}{92}{figure.7.10}} +\newlabel{fig-lniv-lsr-tirages}{{7.10}{92}{Comportement du modèle PI-PD dans les zones de faible et à forte pente. On constate un manque de robustesse dans les zones à faible pente : les directions ne sont pas reproduites d'un tirage à l'autre, contrairement à celles de la zone de transition}{figure.7.10}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Image de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence.}}}{92}{figure.7.10}} +\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Image corrompue par le tirage de bruit $n^{\circ }1$}}}{92}{figure.7.10}} +\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {Image corrompue par le tirage de bruit $n^{\circ }2$}}}{92}{figure.7.10}} +\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {Directions d\IeC {\'e}termin\IeC {\'e}es par le PI-PD pour le tirage $n^{\circ }1$}}}{92}{figure.7.10}} +\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(e)}{\ignorespaces {Directions d\IeC {\'e}termin\IeC {\'e}e par le PI-PD pour le tirage $n^{\circ }2$}}}{92}{figure.7.10}} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.4}R\IeC {\'e}sultats}{92}{section.7.4}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.11}{\ignorespaces Motif de d\IeC {\'e}tection des zones \IeC {\`a} faible pente, pour le cas $\Theta =\Theta _4=45^{\circ }$. L'\IeC {\'e}l\IeC {\'e}vation des pixels permet juste de les distinguer selon 3 classes : l'\IeC {\'e}l\IeC {\'e}vation 1 est associ\IeC {\'e}e aux pixels de la r\IeC {\'e}gion $T$, l'\IeC {\'e}l\IeC {\'e}vation 0.5 est associ\IeC {\'e}e \IeC {\`a} ceux de la r\IeC {\'e}gion $B$ et l'\IeC {\'e}l\IeC {\'e}vation 0 d\IeC {\'e}signe les pixels n'intervenant pas dans la d\IeC {\'e}tection.}}{93}{figure.7.11}} +\newlabel{fig-lniv-detecteur}{{7.11}{93}{Motif de détection des zones à faible pente, pour le cas $\Theta =\Theta _4=45^{\circ }$. L'élévation des pixels permet juste de les distinguer selon 3 classes : l'élévation 1 est associée aux pixels de la région $T$, l'élévation 0.5 est associée à ceux de la région $B$ et l'élévation 0 désigne les pixels n'intervenant pas dans la détection}{figure.7.11}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.12}{\ignorespaces Classification des pixels d'une image bruit\IeC {\'e}e, pour une valeur de seuil $T2=2$ du d\IeC {\'e}tecteur. (b) Les pixels en noir sont ceux \IeC {\`a} qui le PI-PD sera appliqu\IeC {\'e}. Les pixels gris se verront appliquer une moyenne sur tout ou partie du voisinage.}}{93}{figure.7.12}} +\newlabel{fig-lniv-classification}{{7.12}{93}{Classification des pixels d'une image bruitée, pour une valeur de seuil $T2=2$ du détecteur. (b) Les pixels en noir sont ceux à qui le PI-PD sera appliqué. Les pixels gris se verront appliquer une moyenne sur tout ou partie du voisinage}{figure.7.12}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Image bruit\IeC {\'e}e}}}{93}{figure.7.12}} +\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Classification des pixels. }}}{93}{figure.7.12}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.13}{\ignorespaces Comparaison des rendus des traitements compar\IeC {\'e}s. Rang\IeC {\'e}e du haut : les images compl\IeC {\`e}tes. Rang\IeC {\'e}e du bas : Zooms sur une zone de l'\IeC {\'\i }mage au dessus.}}{94}{figure.7.13}} +\newlabel{fig-lniv-exempleresultat}{{7.13}{94}{Comparaison des rendus des traitements comparés. Rangée du haut : les images complètes. Rangée du bas : Zooms sur une zone de l'ímage au dessus}{figure.7.13}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Image \textit {airplane} bruit\IeC {\'e}e.}}}{94}{figure.7.13}} +\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Image \textit {airplane} filtr\IeC {\'e}e par moyenneur 5$\times $5.}}}{94}{figure.7.13}} +\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {Image \textit {airplane} filtr\IeC {\'e}e par PI-PD hybride avec $a=5$, $q=5$, $T_{max}=2$ et $T2_{max}=2$.}}}{94}{figure.7.13}} +\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {Image \textit {airplane} filtr\IeC {\'e}e par BM3D.}}}{94}{figure.7.13}} \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.5}Extension aux images couleurs}{94}{section.7.5}} \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.5.1}Expression du crit\IeC {\`e}re}{94}{subsection.7.5.1}} \newlabel{eqlv0rgb}{{7.12}{94}{Expression du critère\relax }{equation.7.5.12}{}} @@ -630,8 +631,8 @@ \citation{psnrhvsm} \citation{tid2008a} \newlabel{eqlv1rgb}{{7.16}{95}{Expression du critère\relax }{equation.7.5.16}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.5.2}R\IeC {\'e}sultats}{95}{subsection.7.5.2}} -\newlabel{fig-lniv-tid2008ref}{{7.5.2}{96}{Résultats\relax }{subfigure.7.14.25}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.5.2}R\IeC {\'e}sultats - analyse}{95}{subsection.7.5.2}} +\newlabel{fig-lniv-tid2008ref}{{7.5.2}{96}{Résultats - analyse\relax }{subfigure.7.14.25}{}} \@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.14}{\ignorespaces Images non bruit\IeC {\'e}es de la base tid2008.}}{96}{figure.7.14}} \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {I01}}}{96}{figure.7.14}} \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {I02}}}{96}{figure.7.14}} @@ -658,8 +659,7 @@ \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(w)}{\ignorespaces {I23}}}{96}{figure.7.14}} \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(x)}{\ignorespaces {I24}}}{96}{figure.7.14}} \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(y)}{\ignorespaces {I25}}}{96}{figure.7.14}} -\newlabel{fig-lnivrgb-ex}{{7.5.2}{96}{Résultats\relax }{figure.7.14}{}} -\citation{perrotlniv} +\newlabel{fig-lnivrgb-ex}{{7.5.2}{97}{Résultats - analyse\relax }{figure.7.14}{}} \@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.15}{\ignorespaces Exemples de r\IeC {\'e}sultat de traitement par PI-PD RVB et par CBM3D pour deux images de la base tid2008 (une image naturelle et l'image de synth\IeC {\`e}se). Il peut \IeC {\^e}tre n\IeC {\'e}cessaire de zoomer sur le document num\IeC {\'e}rique pour visualiser les d\IeC {\'e}tails.}}{97}{figure.7.15}} \newlabel{fig-lnivgrb-ex}{{7.15}{97}{Exemples de résultat de traitement par PI-PD RVB et par CBM3D pour deux images de la base tid2008 (une image naturelle et l'image de synthèse). Il peut être nécessaire de zoomer sur le document numérique pour visualiser les détails}{figure.7.15}{}} \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Image I09 bruit\IeC {\'e}e, PSNR-HVS-M=23,70~dB.}}}{97}{figure.7.15}} @@ -668,105 +668,106 @@ \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {Image I25 bruit\IeC {\'e}e, PSNR-HVS-M=24,46~dB.}}}{97}{figure.7.15}} \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(e)}{\ignorespaces {Image I25 filtr\IeC {\'e}e par PI-PD, PSNR-HVS-M=24,62~dB.}}}{97}{figure.7.15}} \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(f)}{\ignorespaces {Image I25 filtr\IeC {\'e}e par CBM3D, PSNR-HVS-M=31,09~dB.}}}{97}{figure.7.15}} -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.6}Conclusion}{97}{section.7.6}} -\@writefile{loa}{\contentsline {algocf}{\numberline {7}{\ignorespaces D\IeC {\'e}tecteur de zones \IeC {\`a} faible pente (LSR) \texttt {kernel\_LSR\_detector()}}}{98}{algocfline.7}} -\newlabel{algo-lniv-detecteur}{{7}{98}{Le détecteur de zone à faible pente\relax }{algocfline.7}{}} -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.1}{\ignorespaces Temps de calcul et de transfert des impl\IeC {\'e}mentations compar\IeC {\'e}es. }}{98}{table.7.1}} -\newlabel{tab-lniv-chronos}{{7.1}{98}{Temps de calcul et de transfert des implémentations comparées. \relax }{table.7.1}{}} -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.2}{\ignorespaces Comparaison image par image de la qualit\IeC {\'e} de d\IeC {\'e}bruitage des filtres PI-LD et PI-PD hybride propos\IeC {\'e} par rapport \IeC {\`a} BM3D pris comme r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence de qualit\IeC {\'e} et \IeC {\`a} un moyenneur GPU 5$\times $5 pris comme r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence de rapidit\IeC {\'e}. Les param\IeC {\`e}tres du PI-LD/PI-PD sont $n=5$, $l=25$, $T_{max}=1$ et $T2_{max}=2$. La colonne 'Bruit\IeC {\'e}e' donne les mesures relatives \IeC {\`a} l'image d'entr\IeC {\'e}e corrompue par un bruit gaussien de moyenne nulle et d'\IeC {\'e}cart type $\sigma =25$. PI-LD s'ex\IeC {\'e}cute en 35~ms, PI-PD en 7,3~ms et BM3D en 4,3~s.}}{99}{table.7.2}} -\newlabel{tab-lniv-results}{{7.2}{99}{Comparaison image par image de la qualité de débruitage des filtres PI-LD et PI-PD hybride proposé par rapport à BM3D pris comme référence de qualité et à un moyenneur GPU 5$\times $5 pris comme référence de rapidité. Les paramètres du PI-LD/PI-PD sont $n=5$, $l=25$, $T_{max}=1$ et $T2_{max}=2$. La colonne 'Bruitée' donne les mesures relatives à l'image d'entrée corrompue par un bruit gaussien de moyenne nulle et d'écart type $\sigma =25$. PI-LD s'exécute en 35~ms, PI-PD en 7,3~ms et BM3D en 4,3~s}{table.7.2}{}} -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.3}{\ignorespaces Comparaison image par image de la qualit\IeC {\'e} de d\IeC {\'e}bruitage du filtre PI-PD RVB propos\IeC {\'e} par rapport \IeC {\`a} BM3D pris comme r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence de qualit\IeC {\'e}. Les param\IeC {\`e}tres du PI-PD sont $n=4$, $l=48$, $T_{rvb-max}=5$. La colonne 'noisy' donne les mesures relatives \IeC {\`a} l'image d'entr\IeC {\'e}e corrompue par tirage de bruit gaussien sur chaque canal ( moyenne nulle, \IeC {\'e}cart type $\sigma =25$).}}{100}{table.7.3}} -\newlabel{tab-lniv-rvb}{{7.3}{100}{Comparaison image par image de la qualité de débruitage du filtre PI-PD RVB proposé par rapport à BM3D pris comme référence de qualité. Les paramètres du PI-PD sont $n=4$, $l=48$, $T_{rvb-max}=5$. La colonne 'noisy' donne les mesures relatives à l'image d'entrée corrompue par tirage de bruit gaussien sur chaque canal ( moyenne nulle, écart type $\sigma =25$)}{table.7.3}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {8}Le filtre m\IeC {\'e}dian sur GPU}{101}{chapter.8}} +\citation{perrotlniv} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.6}Conclusion}{98}{section.7.6}} +\@writefile{loa}{\contentsline {algocf}{\numberline {7}{\ignorespaces D\IeC {\'e}tecteur de zones \IeC {\`a} faible pente (LSR) \texttt {kernel\_LSR\_detector()}}}{99}{algocfline.7}} +\newlabel{algo-lniv-detecteur}{{7}{99}{Le détecteur de bords\relax }{algocfline.7}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.1}{\ignorespaces Temps de calcul et de transfert des impl\IeC {\'e}mentations compar\IeC {\'e}es. }}{99}{table.7.1}} +\newlabel{tab-lniv-chronos}{{7.1}{99}{Temps de calcul et de transfert des implémentations comparées. \relax }{table.7.1}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.2}{\ignorespaces Comparaison image par image de la qualit\IeC {\'e} de d\IeC {\'e}bruitage des filtres PI-LD et PI-PD hybride propos\IeC {\'e} par rapport \IeC {\`a} BM3D pris comme r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence de qualit\IeC {\'e} et \IeC {\`a} un moyenneur GPU 5$\times $5 pris comme r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence de rapidit\IeC {\'e}. Les param\IeC {\`e}tres du PI-LD/PI-PD sont $n=5$, $l=25$, $T_{max}=1$ et $T2_{max}=2$. La colonne 'Bruit\IeC {\'e}e' donne les mesures relatives \IeC {\`a} l'image d'entr\IeC {\'e}e corrompue par un bruit gaussien de moyenne nulle et d'\IeC {\'e}cart type $\sigma =25$. PI-LD s'ex\IeC {\'e}cute en 35~ms, PI-PD en 7,3~ms et BM3D en 4,3~s.}}{100}{table.7.2}} +\newlabel{tab-lniv-results}{{7.2}{100}{Comparaison image par image de la qualité de débruitage des filtres PI-LD et PI-PD hybride proposé par rapport à BM3D pris comme référence de qualité et à un moyenneur GPU 5$\times $5 pris comme référence de rapidité. Les paramètres du PI-LD/PI-PD sont $n=5$, $l=25$, $T_{max}=1$ et $T2_{max}=2$. La colonne 'Bruitée' donne les mesures relatives à l'image d'entrée corrompue par un bruit gaussien de moyenne nulle et d'écart type $\sigma =25$. PI-LD s'exécute en 35~ms, PI-PD en 7,3~ms et BM3D en 4,3~s}{table.7.2}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.3}{\ignorespaces Comparaison image par image de la qualit\IeC {\'e} de d\IeC {\'e}bruitage du filtre PI-PD RVB propos\IeC {\'e} par rapport \IeC {\`a} BM3D pris comme r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence de qualit\IeC {\'e}. Les param\IeC {\`e}tres du PI-PD sont $n=4$, $l=48$, $T_{rvb-max}=5$. La colonne 'noisy' donne les mesures relatives \IeC {\`a} l'image d'entr\IeC {\'e}e corrompue par tirage de bruit gaussien sur chaque canal ( moyenne nulle, \IeC {\'e}cart type $\sigma =25$).}}{101}{table.7.3}} +\newlabel{tab-lniv-rvb}{{7.3}{101}{Comparaison image par image de la qualité de débruitage du filtre PI-PD RVB proposé par rapport à BM3D pris comme référence de qualité. Les paramètres du PI-PD sont $n=4$, $l=48$, $T_{rvb-max}=5$. La colonne 'noisy' donne les mesures relatives à l'image d'entrée corrompue par tirage de bruit gaussien sur chaque canal ( moyenne nulle, écart type $\sigma =25$)}{table.7.3}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {8}Le filtre m\IeC {\'e}dian sur GPU}{103}{chapter.8}} \@writefile{lof}{\addvspace {10\p@ }} \@writefile{lot}{\addvspace {10\p@ }} -\newlabel{ch-median}{{8}{101}{Le filtre médian sur GPU\label {ch-median}\relax }{chapter.8}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {8.1}Introduction}{101}{section.8.1}} -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {8.2}Les transferts de donn\IeC {\'e}es}{101}{section.8.2}} -\@writefile{loa}{\contentsline {algocf}{\numberline {8}{\ignorespaces Gestion des transferts m\IeC {\'e}moire vers et depuis le GPU.}}{102}{algocfline.8}} -\newlabel{algo-median-memcpy}{{8}{102}{Les transferts de données\relax }{algocfline.8}{}} -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {8.1}{\ignorespaces Temps de transfert vers et depuis le GPU, en fonction de la dimension de l'image et de la profondeur des niveaux de gris. La colonne ``M\IeC {\'e}moire globale'' donne les temps mesur\IeC {\'e}s lorsque cette seule m\IeC {\'e}moire est employ\IeC {\'e}e.}}{102}{table.8.1}} -\newlabel{tab-median-memcpy}{{8.1}{102}{Temps de transfert vers et depuis le GPU, en fonction de la dimension de l'image et de la profondeur des niveaux de gris. La colonne ``Mémoire globale'' donne les temps mesurés lorsque cette seule mémoire est employée}{table.8.1}{}} +\newlabel{ch-median}{{8}{103}{Le filtre médian sur GPU\label {ch-median}\relax }{chapter.8}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {8.1}Introduction}{103}{section.8.1}} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {8.2}Les transferts de donn\IeC {\'e}es}{103}{section.8.2}} +\@writefile{loa}{\contentsline {algocf}{\numberline {8}{\ignorespaces Gestion des transferts m\IeC {\'e}moire vers et depuis le GPU.}}{104}{algocfline.8}} +\newlabel{algo-median-memcpy}{{8}{104}{Les transferts de données\relax }{algocfline.8}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {8.1}{\ignorespaces Temps de transfert vers et depuis le GPU, en fonction de la dimension de l'image et de la profondeur des niveaux de gris. La colonne ``M\IeC {\'e}moire globale'' donne les temps mesur\IeC {\'e}s lorsque cette seule m\IeC {\'e}moire est employ\IeC {\'e}e.}}{104}{table.8.1}} +\newlabel{tab-median-memcpy}{{8.1}{104}{Temps de transfert vers et depuis le GPU, en fonction de la dimension de l'image et de la profondeur des niveaux de gris. La colonne ``Mémoire globale'' donne les temps mesurés lorsque cette seule mémoire est employée}{table.8.1}{}} \citation{medianggems5} -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {8.3}Utilisation des registres}{103}{section.8.3}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {8.3.1}La s\IeC {\'e}lection de la valeur m\IeC {\'e}diane}{103}{subsection.8.3.1}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {8.3.2}Masquage des latences}{104}{subsection.8.3.2}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {8.1}{\ignorespaces Application de la s\IeC {\'e}lection de m\IeC {\'e}diane par oubli \IeC {\`a} une fen\IeC {\^e}tre de $3\times 3$ pixels. }}{105}{figure.8.1}} -\newlabel{fig-median-ffs3-a}{{8.1}{105}{Application de la sélection de médiane par oubli à une fenêtre de $3\times 3$ pixels. \relax }{figure.8.1}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {8.2}{\ignorespaces Premi\IeC {\`e}re \IeC {\'e}tape d'identification des extrema pour un filtre 5$\times $5, avec maximisation de l'ILP (Instruction Level Parallelism) pour l'identification des extrema.}}{105}{figure.8.2}} -\newlabel{fig-median-ffs3-b}{{8.2}{105}{Première étape d'identification des extrema pour un filtre 5$\times $5, avec maximisation de l'ILP (Instruction Level Parallelism) pour l'identification des extrema}{figure.8.2}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {8.3}{\ignorespaces Gestion des \IeC {\'e}l\IeC {\'e}ments communs aux fen\IeC {\^e}tres de deux pixels centraux voisins dans un filtre m\IeC {\'e}dian 5$\times $5. La liste initiale comprend les 14 premiers \IeC {\'e}l\IeC {\'e}ments communs, puis les 7 premi\IeC {\`e}res \IeC {\'e}tapes de s\IeC {\'e}lection sont conduites en commun avant que les 5 derni\IeC {\`e}res le soient en parall\IeC {\`e}le, mais de mani\IeC {\`e}re disjointe.}}{106}{figure.8.3}} -\newlabel{fig-median-overlap}{{8.3}{106}{Gestion des éléments communs aux fenêtres de deux pixels centraux voisins dans un filtre médian 5$\times $5. La liste initiale comprend les 14 premiers éléments communs, puis les 7 premières étapes de sélection sont conduites en commun avant que les 5 dernières le soient en parallèle, mais de manière disjointe}{figure.8.3}{}} -\newlabel{lst-median3}{{8.1}{107}{Kernel réalisant un filtre médian 3$\times $3 en registres}{lstlisting.8.1}{}} -\@writefile{lol}{\contentsline {lstlisting}{\numberline {8.1}Kernel r\IeC {\'e}alisant un filtre m\IeC {\'e}dian 3$\times $3 en registres.}{107}{lstlisting.8.1}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {8.4}{\ignorespaces Comparaison des d\IeC {\'e}bits (MP/s) atteints par notre impl\IeC {\'e}mentation not\IeC {\'e}e PRMF, avec les principales solutions de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence. De gauche \IeC {\`a} droite : PCMF, BVM, PRMF, ArrayFire (impossible en 4096$\times $4096)}}{108}{figure.8.4}} -\newlabel{fig-median-comp}{{8.4}{108}{Comparaison des débits (MP/s) atteints par notre implémentation notée PRMF, avec les principales solutions de référence. De gauche à droite : PCMF, BVM, PRMF, ArrayFire (impossible en 4096$\times $4096)\relax }{figure.8.4}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {image 512$\times $512 pixels.}}}{108}{figure.8.4}} -\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {image 4096$\times $4096 pixels.}}}{108}{figure.8.4}} -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {8.4}R\IeC {\'e}sultats}{108}{section.8.4}} -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {8.2}{\ignorespaces Pourcentage du temps d'ex\IeC {\'e}cution pris par les transferts de donn\IeC {\'e}es en fonction de la taille de fen\IeC {\^e}tre du filtre, pour les profondeurs 8 et 16 bits sur GPU C2070.}}{108}{table.8.2}} -\newlabel{tab-median-coutcpy}{{8.2}{108}{Pourcentage du temps d'exécution pris par les transferts de données en fonction de la taille de fenêtre du filtre, pour les profondeurs 8 et 16 bits sur GPU C2070}{table.8.2}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {8.3}Utilisation des registres}{105}{section.8.3}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {8.3.1}La s\IeC {\'e}lection de la valeur m\IeC {\'e}diane}{105}{subsection.8.3.1}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {8.3.2}Masquage des latences}{106}{subsection.8.3.2}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {8.1}{\ignorespaces Application de la s\IeC {\'e}lection de m\IeC {\'e}diane par oubli \IeC {\`a} une fen\IeC {\^e}tre de $3\times 3$ pixels. }}{107}{figure.8.1}} +\newlabel{fig-median-ffs3-a}{{8.1}{107}{Application de la sélection de médiane par oubli à une fenêtre de $3\times 3$ pixels. \relax }{figure.8.1}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {8.2}{\ignorespaces Premi\IeC {\`e}re \IeC {\'e}tape d'identification des extrema pour un filtre 5$\times $5, avec maximisation de l'ILP (Instruction Level Parallelism) pour l'identification des extrema.}}{107}{figure.8.2}} +\newlabel{fig-median-ffs3-b}{{8.2}{107}{Première étape d'identification des extrema pour un filtre 5$\times $5, avec maximisation de l'ILP (Instruction Level Parallelism) pour l'identification des extrema}{figure.8.2}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {8.3}{\ignorespaces Gestion des \IeC {\'e}l\IeC {\'e}ments communs aux fen\IeC {\^e}tres de deux pixels centraux voisins dans un filtre m\IeC {\'e}dian 5$\times $5. La liste initiale comprend les 14 premiers \IeC {\'e}l\IeC {\'e}ments communs, puis les 7 premi\IeC {\`e}res \IeC {\'e}tapes de s\IeC {\'e}lection sont conduites en commun avant que les 5 derni\IeC {\`e}res le soient en parall\IeC {\`e}le, mais de mani\IeC {\`e}re disjointe.}}{108}{figure.8.3}} +\newlabel{fig-median-overlap}{{8.3}{108}{Gestion des éléments communs aux fenêtres de deux pixels centraux voisins dans un filtre médian 5$\times $5. La liste initiale comprend les 14 premiers éléments communs, puis les 7 premières étapes de sélection sont conduites en commun avant que les 5 dernières le soient en parallèle, mais de manière disjointe}{figure.8.3}{}} +\newlabel{lst-median3}{{8.1}{109}{Kernel réalisant un filtre médian 3$\times $3 en registres}{lstlisting.8.1}{}} +\@writefile{lol}{\contentsline {lstlisting}{\numberline {8.1}Kernel r\IeC {\'e}alisant un filtre m\IeC {\'e}dian 3$\times $3 en registres.}{109}{lstlisting.8.1}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {8.4}{\ignorespaces Comparaison des d\IeC {\'e}bits (MP/s) atteints par notre impl\IeC {\'e}mentation not\IeC {\'e}e PRMF, avec les principales solutions de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence. De gauche \IeC {\`a} droite : PCMF, BVM, PRMF, ArrayFire (impossible en 4096$\times $4096)}}{110}{figure.8.4}} +\newlabel{fig-median-comp}{{8.4}{110}{Comparaison des débits (MP/s) atteints par notre implémentation notée PRMF, avec les principales solutions de référence. De gauche à droite : PCMF, BVM, PRMF, ArrayFire (impossible en 4096$\times $4096)\relax }{figure.8.4}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {image 512$\times $512 pixels.}}}{110}{figure.8.4}} +\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {image 4096$\times $4096 pixels.}}}{110}{figure.8.4}} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {8.4}R\IeC {\'e}sultats}{110}{section.8.4}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {8.2}{\ignorespaces Pourcentage du temps d'ex\IeC {\'e}cution pris par les transferts de donn\IeC {\'e}es en fonction de la taille de fen\IeC {\^e}tre du filtre, pour les profondeurs 8 et 16 bits sur GPU C2070.}}{110}{table.8.2}} +\newlabel{tab-median-coutcpy}{{8.2}{110}{Pourcentage du temps d'exécution pris par les transferts de données en fonction de la taille de fenêtre du filtre, pour les profondeurs 8 et 16 bits sur GPU C2070}{table.8.2}{}} \citation{sanchezICASSP12} \citation{perrot2013fine} -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {8.3}{\ignorespaces Performances des filtres m\IeC {\'e}dians rapides en fonction des tailles d'image et de fen\IeC {\^e}tre du filtre, en variantes 8 et 16 bits de profondeursur GPU C2070.}}{109}{table.8.3}} -\newlabel{tab-median-chronos}{{8.3}{109}{Performances des filtres médians rapides en fonction des tailles d'image et de fenêtre du filtre, en variantes 8 et 16 bits de profondeursur GPU C2070}{table.8.3}{}} -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {8.4}{\ignorespaces D\IeC {\'e}bits maximum effectifs $T_8$ and $T_{16}$ (en MP/s), respectivement pour les variantes 8 et 16 bits sur C2070.}}{109}{table.8.4}} -\newlabel{tab-median-debitmax}{{8.4}{109}{Débits maximum effectifs $T_8$ and $T_{16}$ (en MP/s), respectivement pour les variantes 8 et 16 bits sur C2070}{table.8.4}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {8.3}{\ignorespaces Performances des filtres m\IeC {\'e}dians rapides en fonction des tailles d'image et de fen\IeC {\^e}tre du filtre, en variantes 8 et 16 bits de profondeursur GPU C2070.}}{111}{table.8.3}} +\newlabel{tab-median-chronos}{{8.3}{111}{Performances des filtres médians rapides en fonction des tailles d'image et de fenêtre du filtre, en variantes 8 et 16 bits de profondeursur GPU C2070}{table.8.3}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {8.4}{\ignorespaces D\IeC {\'e}bits maximum effectifs $T_8$ and $T_{16}$ (en MP/s), respectivement pour les variantes 8 et 16 bits sur C2070.}}{111}{table.8.4}} +\newlabel{tab-median-debitmax}{{8.4}{111}{Débits maximum effectifs $T_8$ and $T_{16}$ (en MP/s), respectivement pour les variantes 8 et 16 bits sur C2070}{table.8.4}{}} \citation{perrotbookgpu} -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {8.5}Conclusion}{110}{section.8.5}} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {8.5}Conclusion}{112}{section.8.5}} \citation{convolutionsoup} -\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {9}Les filtres de convolution sur GPU}{111}{chapter.9}} +\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {9}Les filtres de convolution sur GPU}{113}{chapter.9}} \@writefile{lof}{\addvspace {10\p@ }} \@writefile{lot}{\addvspace {10\p@ }} -\newlabel{ch-convo}{{9}{111}{Les filtres de convolution sur GPU\label {ch-convo}\relax }{chapter.9}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {9.1}Introduction}{111}{section.9.1}} -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {9.2}Impl\IeC {\'e}mentation g\IeC {\'e}n\IeC {\'e}rique de la convolution non s\IeC {\'e}parable sur GPU}{111}{section.9.2}} -\@writefile{loa}{\contentsline {algocf}{\numberline {9}{\ignorespaces Convolution g\IeC {\'e}n\IeC {\'e}rique sur GPU}}{112}{algocfline.9}} -\newlabel{algo-convo-gene}{{9}{112}{Implémentation générique de la convolution non séparable sur GPU\relax }{algocfline.9}{}} -\newlabel{lst-convo-gene3reg8}{{9.1}{112}{Kernel réalisant la convolution par un masque moyenneur 3$\times $3 dont les coefficients normalisés sont codés \textit {en dur}, dans les registres du GPU}{lstlisting.9.1}{}} -\@writefile{lol}{\contentsline {lstlisting}{\numberline {9.1}Kernel r\IeC {\'e}alisant la convolution par un masque moyenneur 3$\times $3 dont les coefficients normalis\IeC {\'e}s sont cod\IeC {\'e}s \textit {en dur}, dans les registres du GPU.}{112}{lstlisting.9.1}} -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {9.1}{\ignorespaces Performances des kernels effectuant la convolution non-s\IeC {\'e}parable sur le mod\IeC {\`e}le du listing \ref {lst-convo-gene3reg8}, sur GPU C2070. Le temps d'ex\IeC {\'e}cution correspond \IeC {\`a} la seule ex\IeC {\'e}cution du kernel. Le d\IeC {\'e}bit global int\IeC {\`e}gre les temps de transfert. Les valeurs en gras correspondent au traitement de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence.}}{113}{table.9.1}} -\newlabel{tab-convo-gene3reg8-2070}{{9.1}{113}{Performances des kernels effectuant la convolution non-séparable sur le modèle du listing \ref {lst-convo-gene3reg8}, sur GPU C2070. Le temps d'exécution correspond à la seule exécution du kernel. Le débit global intègre les temps de transfert. Les valeurs en gras correspondent au traitement de référence}{table.9.1}{}} -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {9.2}{\ignorespaces Performances des kernels effectuant la convolution non-s\IeC {\'e}parable sur le mod\IeC {\`e}le du listing \ref {lst-convo-gene3reg8}, sur GPU GTX280. Le temps d'ex\IeC {\'e}cution correspond \IeC {\`a} la seule ex\IeC {\'e}cution du kernel. Le d\IeC {\'e}bit global int\IeC {\`e}gre les temps de transfert. Les valeurs en gras correspondent au traitement de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence.}}{113}{table.9.2}} -\newlabel{tab-convo-gene3reg8-480}{{9.2}{113}{Performances des kernels effectuant la convolution non-séparable sur le modèle du listing \ref {lst-convo-gene3reg8}, sur GPU GTX280. Le temps d'exécution correspond à la seule exécution du kernel. Le débit global intègre les temps de transfert. Les valeurs en gras correspondent au traitement de référence}{table.9.2}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {9.3}Impl\IeC {\'e}mentation optimis\IeC {\'e}e de la convolution non s\IeC {\'e}parable sur GPU}{113}{section.9.3}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {9.1}{\ignorespaces Multiplicit\IeC {\'e} des implications des pixels de la zone d'int\IeC {\'e}r\IeC {\^e}t d'un thread dans les calculs de convolution. Le nombre de calculs dans lequel est impliqu\IeC {\'e} un pixel est inscrit en son centre. Le premier pixel du paquet, ou pixel de base, est rep\IeC {\'e}r\IeC {\'e} par ses coordonn\IeC {\'e}es $(x, y)$ ; le dernier a pour coordonn\IeC {\'e}es $(x+7,y)$}}{114}{figure.9.1}} -\newlabel{fig-convo-overlap}{{9.1}{114}{Multiplicité des implications des pixels de la zone d'intérêt d'un thread dans les calculs de convolution. Le nombre de calculs dans lequel est impliqué un pixel est inscrit en son centre. Le premier pixel du paquet, ou pixel de base, est repéré par ses coordonnées $(x, y)$ ; le dernier a pour coordonnées $(x+7,y)$\relax }{figure.9.1}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Cas d'un masque de taille 3$\times $3 ($k=1$) o\IeC {\`u} l'on d\IeC {\'e}nombre 6 colonnes centrales, soit 18 pixels de multiplicit\IeC {\'e} maximale 3.}}}{114}{figure.9.1}} -\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Cas d'un masque de taille 5$\times $5 ($k=2$) o\IeC {\`u} l'on d\IeC {\'e}nombre 4 colonnes centrales, soit 20 pixels de multiplicit\IeC {\'e} maximale 5.}}}{114}{figure.9.1}} -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {9.3}{\ignorespaces Performances des kernels effectuant la convolution non-s\IeC {\'e}parable sur le mod\IeC {\`e}le du listing \ref {lst-convo-8x8pL3}, sur GPU C2070. Le temps d'ex\IeC {\'e}cution correspond \IeC {\`a} la seule ex\IeC {\'e}cution du kernel. Le d\IeC {\'e}bit global int\IeC {\`e}gre les temps de transfert. Les valeurs en gras correspondent au traitement de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence. }}{115}{table.9.3}} -\newlabel{tab-convo-8x8p}{{9.3}{115}{Performances des kernels effectuant la convolution non-séparable sur le modèle du listing \ref {lst-convo-8x8pL3}, sur GPU C2070. Le temps d'exécution correspond à la seule exécution du kernel. Le débit global intègre les temps de transfert. Les valeurs en gras correspondent au traitement de référence. \relax }{table.9.3}{}} -\newlabel{lst-convo-8x8pL3}{{9.2}{115}{Kernel réalisant la convolution par un masque 3$\times $3 dont les coefficients normalisés sont en mémoire constante}{lstlisting.9.2}{}} -\@writefile{lol}{\contentsline {lstlisting}{\numberline {9.2}Kernel r\IeC {\'e}alisant la convolution par un masque 3$\times $3 dont les coefficients normalis\IeC {\'e}s sont en m\IeC {\'e}moire constante.}{115}{lstlisting.9.2}} -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {9.4}Cas de la convolution s\IeC {\'e}parable}{117}{section.9.4}} -\newlabel{lst-convo-1Dv}{{9.3}{117}{Kernel réalisant la convolution verticale k$\times $1 avec utilisation de la mémoire partagée}{lstlisting.9.3}{}} -\@writefile{lol}{\contentsline {lstlisting}{\numberline {9.3}Kernel r\IeC {\'e}alisant la convolution verticale k$\times $1 avec utilisation de la m\IeC {\'e}moire partag\IeC {\'e}e.}{117}{lstlisting.9.3}} -\newlabel{lst-convo-1Dh}{{9.4}{118}{Kernel réalisant la convolution horizontale 1$\times $k avec utilisation de la mémoire partagée}{lstlisting.9.4}{}} -\@writefile{lol}{\contentsline {lstlisting}{\numberline {9.4}Kernel r\IeC {\'e}alisant la convolution horizontale 1$\times $k avec utilisation de la m\IeC {\'e}moire partag\IeC {\'e}e.}{118}{lstlisting.9.4}} -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {9.4}{\ignorespaces Performances des kernels effectuant la convolution s\IeC {\'e}parable sur le mod\IeC {\`e}le des listings \ref {lst-convo-1Dv} et \ref {lst-convo-1Dh}, sur GPU C2070. Le temps d'ex\IeC {\'e}cution correspond \IeC {\`a} l'ex\IeC {\'e}cution des 2 kernels. Cette variante pr\IeC {\'e}sente des performances voisines de la solution Nvidia.}}{119}{table.9.4}} -\newlabel{tab-convons-nv}{{9.4}{119}{Performances des kernels effectuant la convolution séparable sur le modèle des listings \ref {lst-convo-1Dv} et \ref {lst-convo-1Dh}, sur GPU C2070. Le temps d'exécution correspond à l'exécution des 2 kernels. Cette variante présente des performances voisines de la solution Nvidia}{table.9.4}{}} -\newlabel{lst-convons-optim}{{9.5}{120}{Kernel réalisant la convolution horizontale optimisée 1$\times $3 sans utilisation de la mémoire partagée}{lstlisting.9.5}{}} -\@writefile{lol}{\contentsline {lstlisting}{\numberline {9.5}Kernel r\IeC {\'e}alisant la convolution horizontale optimis\IeC {\'e}e 1$\times $3 sans utilisation de la m\IeC {\'e}moire partag\IeC {\'e}e.}{120}{lstlisting.9.5}} -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {9.5}{\ignorespaces Temps de transfert total depuis et vers le GPU, en fonction de la dimension de l'image. Extrait de la table \ref {tab-median-memcpy}.}}{121}{table.9.5}} -\newlabel{tab-convo-memcpy}{{9.5}{121}{Temps de transfert total depuis et vers le GPU, en fonction de la dimension de l'image. Extrait de la table \ref {tab-median-memcpy}}{table.9.5}{}} -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {9.6}{\ignorespaces Dur\IeC {\'e}e de la copie depuis la m\IeC {\'e}moire globale vers la m\IeC {\'e}moire texture, en fonction de la taille de l'image.}}{121}{table.9.6}} -\newlabel{tab-convons-memcpy}{{9.6}{121}{Durée de la copie depuis la mémoire globale vers la mémoire texture, en fonction de la taille de l'image}{table.9.6}{}} -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {9.7}{\ignorespaces Performances des kernels effectuant la convolution s\IeC {\'e}parable optimis\IeC {\'e}e sur le mod\IeC {\`e}le des listings \ref {lst-convo-1Dv} et \ref {lst-convons-optim}, sur GPU C2070. Le temps d'ex\IeC {\'e}cution correspond \IeC {\`a} l'ex\IeC {\'e}cution des 2 kernels.}}{122}{table.9.7}} -\newlabel{tab-convons-optim}{{9.7}{122}{Performances des kernels effectuant la convolution séparable optimisée sur le modèle des listings \ref {lst-convo-1Dv} et \ref {lst-convons-optim}, sur GPU C2070. Le temps d'exécution correspond à l'exécution des 2 kernels}{table.9.7}{}} -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {9.8}{\ignorespaces D\IeC {\'e}bit global en ms (incluant les transferts) des kernels effectuant la convolution s\IeC {\'e}parable sur le mod\IeC {\`e}le des listings \ref {lst-convo-1Dv} et \ref {lst-convons-optim}, sur GPU C2070.}}{122}{table.9.8}} -\newlabel{tab-convons-tpg}{{9.8}{122}{Débit global en ms (incluant les transferts) des kernels effectuant la convolution séparable sur le modèle des listings \ref {lst-convo-1Dv} et \ref {lst-convons-optim}, sur GPU C2070}{table.9.8}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {9.5}Conclusion}{122}{section.9.5}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {9.2}{\ignorespaces G\IeC {\'e}n\IeC {\'e}rateur de codes sources pour les filtres GPU rapides.}}{123}{figure.9.2}} -\newlabel{fig-convomed-copie}{{9.2}{123}{Générateur de codes sources pour les filtres GPU rapides}{figure.9.2}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {S\IeC {\'e}lection des param\IeC {\`e}tres.}}}{123}{figure.9.2}} -\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {T\IeC {\'e}l\IeC {\'e}chargement des fichiers.}}}{123}{figure.9.2}} -\@writefile{toc}{\contentsline {part}{IV\hspace {1em}Conclusions et perspectives}{125}{part.4}} -\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {10}Conclusion g\IeC {\'e}n\IeC {\'e}rale}{127}{chapter.10}} +\newlabel{ch-convo}{{9}{113}{Les filtres de convolution sur GPU\label {ch-convo}\relax }{chapter.9}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {9.1}Introduction}{113}{section.9.1}} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {9.2}Impl\IeC {\'e}mentation g\IeC {\'e}n\IeC {\'e}rique de la convolution non s\IeC {\'e}parable sur GPU}{113}{section.9.2}} +\@writefile{loa}{\contentsline {algocf}{\numberline {9}{\ignorespaces Convolution g\IeC {\'e}n\IeC {\'e}rique sur GPU}}{114}{algocfline.9}} +\newlabel{algo-convo-gene}{{9}{114}{Implémentation générique de la convolution non séparable sur GPU\relax }{algocfline.9}{}} +\newlabel{lst-convo-gene3reg8}{{9.1}{114}{Kernel réalisant la convolution par un masque moyenneur 3$\times $3 dont les coefficients normalisés sont codés \textit {en dur}, dans les registres du GPU}{lstlisting.9.1}{}} +\@writefile{lol}{\contentsline {lstlisting}{\numberline {9.1}Kernel r\IeC {\'e}alisant la convolution par un masque moyenneur 3$\times $3 dont les coefficients normalis\IeC {\'e}s sont cod\IeC {\'e}s \textit {en dur}, dans les registres du GPU.}{114}{lstlisting.9.1}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {9.1}{\ignorespaces Performances des kernels effectuant la convolution non-s\IeC {\'e}parable sur le mod\IeC {\`e}le du listing \ref {lst-convo-gene3reg8}, sur GPU C2070. Le temps d'ex\IeC {\'e}cution correspond \IeC {\`a} la seule ex\IeC {\'e}cution du kernel. Le d\IeC {\'e}bit global int\IeC {\`e}gre les temps de transfert. Les valeurs en gras correspondent au traitement de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence.}}{115}{table.9.1}} +\newlabel{tab-convo-gene3reg8-2070}{{9.1}{115}{Performances des kernels effectuant la convolution non-séparable sur le modèle du listing \ref {lst-convo-gene3reg8}, sur GPU C2070. Le temps d'exécution correspond à la seule exécution du kernel. Le débit global intègre les temps de transfert. Les valeurs en gras correspondent au traitement de référence}{table.9.1}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {9.2}{\ignorespaces Performances des kernels effectuant la convolution non-s\IeC {\'e}parable sur le mod\IeC {\`e}le du listing \ref {lst-convo-gene3reg8}, sur GPU GTX280. Le temps d'ex\IeC {\'e}cution correspond \IeC {\`a} la seule ex\IeC {\'e}cution du kernel. Le d\IeC {\'e}bit global int\IeC {\`e}gre les temps de transfert. Les valeurs en gras correspondent au traitement de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence.}}{115}{table.9.2}} +\newlabel{tab-convo-gene3reg8-480}{{9.2}{115}{Performances des kernels effectuant la convolution non-séparable sur le modèle du listing \ref {lst-convo-gene3reg8}, sur GPU GTX280. Le temps d'exécution correspond à la seule exécution du kernel. Le débit global intègre les temps de transfert. Les valeurs en gras correspondent au traitement de référence}{table.9.2}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {9.3}Impl\IeC {\'e}mentation optimis\IeC {\'e}e de la convolution non s\IeC {\'e}parable sur GPU}{115}{section.9.3}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {9.1}{\ignorespaces Multiplicit\IeC {\'e} des implications des pixels de la zone d'int\IeC {\'e}r\IeC {\^e}t d'un thread dans les calculs de convolution. Le nombre de calculs dans lequel est impliqu\IeC {\'e} un pixel est inscrit en son centre. Le premier pixel du paquet, ou pixel de base, est rep\IeC {\'e}r\IeC {\'e} par ses coordonn\IeC {\'e}es $(x, y)$ ; le dernier a pour coordonn\IeC {\'e}es $(x+7,y)$}}{116}{figure.9.1}} +\newlabel{fig-convo-overlap}{{9.1}{116}{Multiplicité des implications des pixels de la zone d'intérêt d'un thread dans les calculs de convolution. Le nombre de calculs dans lequel est impliqué un pixel est inscrit en son centre. Le premier pixel du paquet, ou pixel de base, est repéré par ses coordonnées $(x, y)$ ; le dernier a pour coordonnées $(x+7,y)$\relax }{figure.9.1}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Cas d'un masque de taille 3$\times $3 ($k=1$) o\IeC {\`u} l'on d\IeC {\'e}nombre 6 colonnes centrales, soit 18 pixels de multiplicit\IeC {\'e} maximale 3.}}}{116}{figure.9.1}} +\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Cas d'un masque de taille 5$\times $5 ($k=2$) o\IeC {\`u} l'on d\IeC {\'e}nombre 4 colonnes centrales, soit 20 pixels de multiplicit\IeC {\'e} maximale 5.}}}{116}{figure.9.1}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {9.3}{\ignorespaces Performances des kernels effectuant la convolution non-s\IeC {\'e}parable sur le mod\IeC {\`e}le du listing \ref {lst-convo-8x8pL3}, sur GPU C2070. Le temps d'ex\IeC {\'e}cution correspond \IeC {\`a} la seule ex\IeC {\'e}cution du kernel. Le d\IeC {\'e}bit global int\IeC {\`e}gre les temps de transfert. Les valeurs en gras correspondent au traitement de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence. }}{117}{table.9.3}} +\newlabel{tab-convo-8x8p}{{9.3}{117}{Performances des kernels effectuant la convolution non-séparable sur le modèle du listing \ref {lst-convo-8x8pL3}, sur GPU C2070. Le temps d'exécution correspond à la seule exécution du kernel. Le débit global intègre les temps de transfert. Les valeurs en gras correspondent au traitement de référence. \relax }{table.9.3}{}} +\newlabel{lst-convo-8x8pL3}{{9.2}{118}{Kernel réalisant la convolution par un masque 3$\times $3 dont les coefficients normalisés sont en mémoire constante}{lstlisting.9.2}{}} +\@writefile{lol}{\contentsline {lstlisting}{\numberline {9.2}Kernel r\IeC {\'e}alisant la convolution par un masque 3$\times $3 dont les coefficients normalis\IeC {\'e}s sont en m\IeC {\'e}moire constante.}{118}{lstlisting.9.2}} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {9.4}Cas de la convolution s\IeC {\'e}parable}{119}{section.9.4}} +\newlabel{lst-convo-1Dv}{{9.3}{119}{Kernel réalisant la convolution verticale k$\times $1 avec utilisation de la mémoire partagée}{lstlisting.9.3}{}} +\@writefile{lol}{\contentsline {lstlisting}{\numberline {9.3}Kernel r\IeC {\'e}alisant la convolution verticale k$\times $1 avec utilisation de la m\IeC {\'e}moire partag\IeC {\'e}e.}{119}{lstlisting.9.3}} +\newlabel{lst-convo-1Dh}{{9.4}{120}{Kernel réalisant la convolution horizontale 1$\times $k avec utilisation de la mémoire partagée}{lstlisting.9.4}{}} +\@writefile{lol}{\contentsline {lstlisting}{\numberline {9.4}Kernel r\IeC {\'e}alisant la convolution horizontale 1$\times $k avec utilisation de la m\IeC {\'e}moire partag\IeC {\'e}e.}{120}{lstlisting.9.4}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {9.4}{\ignorespaces Performances des kernels effectuant la convolution s\IeC {\'e}parable sur le mod\IeC {\`e}le des listings \ref {lst-convo-1Dv} et \ref {lst-convo-1Dh}, sur GPU C2070. Le temps d'ex\IeC {\'e}cution correspond \IeC {\`a} l'ex\IeC {\'e}cution des 2 kernels. Cette variante pr\IeC {\'e}sente des performances voisines de la solution Nvidia.}}{121}{table.9.4}} +\newlabel{tab-convons-nv}{{9.4}{121}{Performances des kernels effectuant la convolution séparable sur le modèle des listings \ref {lst-convo-1Dv} et \ref {lst-convo-1Dh}, sur GPU C2070. Le temps d'exécution correspond à l'exécution des 2 kernels. Cette variante présente des performances voisines de la solution Nvidia}{table.9.4}{}} +\newlabel{lst-convons-optim}{{9.5}{122}{Kernel réalisant la convolution horizontale optimisée 1$\times $3 sans utilisation de la mémoire partagée}{lstlisting.9.5}{}} +\@writefile{lol}{\contentsline {lstlisting}{\numberline {9.5}Kernel r\IeC {\'e}alisant la convolution horizontale optimis\IeC {\'e}e 1$\times $3 sans utilisation de la m\IeC {\'e}moire partag\IeC {\'e}e.}{122}{lstlisting.9.5}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {9.5}{\ignorespaces Temps de transfert total depuis et vers le GPU, en fonction de la dimension de l'image. Extrait de la table \ref {tab-median-memcpy}.}}{123}{table.9.5}} +\newlabel{tab-convo-memcpy}{{9.5}{123}{Temps de transfert total depuis et vers le GPU, en fonction de la dimension de l'image. Extrait de la table \ref {tab-median-memcpy}}{table.9.5}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {9.6}{\ignorespaces Dur\IeC {\'e}e de la copie depuis la m\IeC {\'e}moire globale vers la m\IeC {\'e}moire texture, en fonction de la taille de l'image.}}{123}{table.9.6}} +\newlabel{tab-convons-memcpy}{{9.6}{123}{Durée de la copie depuis la mémoire globale vers la mémoire texture, en fonction de la taille de l'image}{table.9.6}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {9.7}{\ignorespaces Performances des kernels effectuant la convolution s\IeC {\'e}parable optimis\IeC {\'e}e sur le mod\IeC {\`e}le des listings \ref {lst-convo-1Dv} et \ref {lst-convons-optim}, sur GPU C2070. Le temps d'ex\IeC {\'e}cution correspond \IeC {\`a} l'ex\IeC {\'e}cution des 2 kernels.}}{124}{table.9.7}} +\newlabel{tab-convons-optim}{{9.7}{124}{Performances des kernels effectuant la convolution séparable optimisée sur le modèle des listings \ref {lst-convo-1Dv} et \ref {lst-convons-optim}, sur GPU C2070. Le temps d'exécution correspond à l'exécution des 2 kernels}{table.9.7}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {9.8}{\ignorespaces D\IeC {\'e}bit global en ms (incluant les transferts) des kernels effectuant la convolution s\IeC {\'e}parable sur le mod\IeC {\`e}le des listings \ref {lst-convo-1Dv} et \ref {lst-convons-optim}, sur GPU C2070.}}{124}{table.9.8}} +\newlabel{tab-convons-tpg}{{9.8}{124}{Débit global en ms (incluant les transferts) des kernels effectuant la convolution séparable sur le modèle des listings \ref {lst-convo-1Dv} et \ref {lst-convons-optim}, sur GPU C2070}{table.9.8}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {9.5}Conclusion}{124}{section.9.5}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {9.2}{\ignorespaces G\IeC {\'e}n\IeC {\'e}rateur de codes sources pour les filtres GPU rapides.}}{125}{figure.9.2}} +\newlabel{fig-convomed-copie}{{9.2}{125}{Générateur de codes sources pour les filtres GPU rapides}{figure.9.2}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {S\IeC {\'e}lection des param\IeC {\`e}tres.}}}{125}{figure.9.2}} +\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {T\IeC {\'e}l\IeC {\'e}chargement des fichiers.}}}{125}{figure.9.2}} +\@writefile{toc}{\contentsline {part}{IV\hspace {1em}Conclusions et perspectives}{127}{part.4}} +\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {10}Conclusion g\IeC {\'e}n\IeC {\'e}rale}{129}{chapter.10}} \@writefile{lof}{\addvspace {10\p@ }} \@writefile{lot}{\addvspace {10\p@ }} \bibstyle{plain} \bibdata{biblio} -\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {11}Remerciements}{129}{chapter.11}} +\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {11}Remerciements}{131}{chapter.11}} \@writefile{lof}{\addvspace {10\p@ }} \@writefile{lot}{\addvspace {10\p@ }} \bibcite{kddcup99}{1} @@ -867,20 +868,21 @@ \bibcite{theuwissen2001ccd}{96} \bibcite{710815}{97} \bibcite{tukey77}{98} -\bibcite{vedaldi2008quick}{99} -\bibcite{4563095}{100} -\bibcite{Vineet:2009:FMS:1572769.1572796}{101} -\bibcite{volkov2010better}{102} -\bibcite{wang2001image}{103} -\bibcite{wang2003image}{104} -\bibcite{Wang04imagequality}{105} -\bibcite{wong2010demystifying}{106} -\bibcite{wu1993optimal}{107} -\bibcite{xiao2010efficient}{108} -\bibcite{5206542}{109} -\bibcite{Zahn:1971:GMD:1309266.1309359}{110} -\bibcite{zheng2011performance}{111} -\bibcite{zheng2012fast}{112} +\bibcite{van2004detection}{99} +\bibcite{vedaldi2008quick}{100} +\bibcite{4563095}{101} +\bibcite{Vineet:2009:FMS:1572769.1572796}{102} +\bibcite{volkov2010better}{103} +\bibcite{wang2001image}{104} +\bibcite{wang2003image}{105} +\bibcite{Wang04imagequality}{106} +\bibcite{wong2010demystifying}{107} +\bibcite{wu1993optimal}{108} +\bibcite{xiao2010efficient}{109} +\bibcite{5206542}{110} +\bibcite{Zahn:1971:GMD:1309266.1309359}{111} +\bibcite{zheng2011performance}{112} +\bibcite{zheng2012fast}{113} \citation{CUDAPG} \citation{CUDAPG} \citation{zheng2011performance} diff --git a/THESE/these.bbl b/THESE/these.bbl index 1810dfd..6abdf9b 100644 --- a/THESE/these.bbl +++ b/THESE/these.bbl @@ -582,6 +582,11 @@ John~Wilder Tukey. \newblock {\em Exploratory Data Analysis}. \newblock Addison-Wesley, 1977. +\bibitem{van2004detection} +Harry~L Van~Trees. +\newblock {\em Detection, estimation, and modulation theory}. +\newblock Wiley. com, 2004. + \bibitem{vedaldi2008quick} Andrea Vedaldi and Stefano Soatto. \newblock Quick shift and kernel methods for mode seeking. diff --git a/THESE/these.blg b/THESE/these.blg index c4a4bac..9d923cc 100644 --- a/THESE/these.blg +++ b/THESE/these.blg @@ -11,45 +11,45 @@ Warning--empty journal in cohen1993surface Warning--empty journal in dixit2005gpu Warning--can't use both volume and number fields in macqueen1967some Warning--can't use both volume and number fields in xiao2010efficient -You've used 112 entries, +You've used 113 entries, 2118 wiz_defined-function locations, - 1123 strings with 23168 characters, -and the built_in function-call counts, 42296 in all, are: -= -- 4250 -> -- 1799 + 1127 strings with 23256 characters, +and the built_in function-call counts, 42511 in all, are: += -- 4269 +> -- 1806 < -- 60 -+ -- 725 -- -- 590 -* -- 2884 -:= -- 6618 -add.period$ -- 358 -call.type$ -- 112 -change.case$ -- 613 ++ -- 728 +- -- 592 +* -- 2892 +:= -- 6656 +add.period$ -- 361 +call.type$ -- 113 +change.case$ -- 616 chr.to.int$ -- 0 -cite$ -- 121 -duplicate$ -- 1747 -empty$ -- 3413 -format.name$ -- 590 -if$ -- 9204 +cite$ -- 122 +duplicate$ -- 1759 +empty$ -- 3435 +format.name$ -- 592 +if$ -- 9250 int.to.chr$ -- 0 -int.to.str$ -- 112 -missing$ -- 111 -newline$ -- 559 -num.names$ -- 224 -pop$ -- 692 +int.to.str$ -- 113 +missing$ -- 113 +newline$ -- 564 +num.names$ -- 226 +pop$ -- 700 preamble$ -- 1 -purify$ -- 507 +purify$ -- 510 quote$ -- 0 -skip$ -- 1322 +skip$ -- 1328 stack$ -- 0 -substring$ -- 2861 -swap$ -- 547 +substring$ -- 2866 +swap$ -- 548 text.length$ -- 60 text.prefix$ -- 0 top$ -- 0 -type$ -- 436 +type$ -- 438 warning$ -- 9 -while$ -- 408 -width$ -- 115 -write$ -- 1248 +while$ -- 410 +width$ -- 116 +write$ -- 1258 (There were 9 warnings) diff --git a/THESE/these.lof b/THESE/these.lof index f88174a..a4acd93 100644 --- a/THESE/these.lof +++ b/THESE/these.lof @@ -117,18 +117,18 @@ \contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}tail des op\IeC {\'e}rations effectu\IeC {\'e}es par le \textit {kernel} \texttt {scan\_blocksums()}.}}}{69}{figure.6.7} \contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}tail des op\IeC {\'e}rations effectu\IeC {\'e}es par le \textit {kernel} \texttt {add\_sums2prefixes()}.}}}{69}{figure.6.7} \contentsline {figure}{\numberline {6.8}{\ignorespaces Structuration des donn\IeC {\'e}es en m\IeC {\'e}moire du GPU pour l'\IeC {\'e}valuation en parall\IeC {\`e}le de l'ensemble des \IeC {\'e}volutions possibles du contour.}}{71}{figure.6.8} -\contentsline {figure}{\numberline {6.9}{\ignorespaces Comparaison des cycles de d\IeC {\'e}placement des n\oe uds. Ligne du haut : version s\IeC {\'e}quentielle. Ligne du bas : version parall\IeC {\`e}le. Les segments en rouge sont des segments du contour non \IeC {\'e}valu\IeC {\'e}s, alors que ceux en pointill\IeC {\'e}s sont les paires ayant re\IeC {\c c}u les meilleures \IeC {\'e}valuations parmi les 8 d\IeC {\'e}placements possibles des n\oe uds correspondant.}}{72}{figure.6.9} -\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Contour de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence.}}}{72}{figure.6.9} -\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}placement du n\oe ud $N_1$. Le crit\IeC {\`e}re est am\IeC {\'e}lior\IeC {\'e}.}}}{72}{figure.6.9} -\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}placement du n\oe ud $N_2$. Le crit\IeC {\`e}re est am\IeC {\'e}lior\IeC {\'e}.}}}{72}{figure.6.9} -\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}placement en parall\IeC {\`e}le de tous les n\oe uds. Les segments du contour n'ont pas \IeC {\'e}t\IeC {\'e} valid\IeC {\'e}s. On doit recalculer le crit\IeC {\`e}re apr\IeC {\`e}s les d\IeC {\'e}placements pour savoir s'il a \IeC {\'e}t\IeC {\'e} am\IeC {\'e}lior\IeC {\'e}.}}}{72}{figure.6.9} -\contentsline {subfigure}{\numberline {(e)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}placement en parall\IeC {\`e}le des n\oe uds impairs. Le crit\IeC {\`e}re est am\IeC {\'e}lior\IeC {\'e}.}}}{72}{figure.6.9} -\contentsline {subfigure}{\numberline {(f)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}placement en parall\IeC {\`e}le des n\oe uds pairs. Un seul segment n'a pas \IeC {\'e}t\IeC {\'e} \IeC {\'e}valu\IeC {\'e}.}}}{72}{figure.6.9} +\contentsline {figure}{\numberline {6.9}{\ignorespaces Comparaison des cycles de d\IeC {\'e}placement des n\oe uds. Ligne du haut : version s\IeC {\'e}quentielle. Ligne du bas : version parall\IeC {\`e}le. Les segments en rouge sont des segments du contour non \IeC {\'e}valu\IeC {\'e}s, alors que ceux en pointill\IeC {\'e}s sont les paires ayant re\IeC {\c c}u les meilleures \IeC {\'e}valuations parmi les 8 d\IeC {\'e}placements possibles des n\oe uds correspondant.}}{73}{figure.6.9} +\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Contour de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence.}}}{73}{figure.6.9} +\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}placement du n\oe ud $N_1$. Le crit\IeC {\`e}re est am\IeC {\'e}lior\IeC {\'e}.}}}{73}{figure.6.9} +\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}placement du n\oe ud $N_2$. Le crit\IeC {\`e}re est am\IeC {\'e}lior\IeC {\'e}.}}}{73}{figure.6.9} +\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}placement en parall\IeC {\`e}le de tous les n\oe uds. Les segments du contour n'ont pas \IeC {\'e}t\IeC {\'e} valid\IeC {\'e}s. On doit recalculer le crit\IeC {\`e}re apr\IeC {\`e}s les d\IeC {\'e}placements pour savoir s'il a \IeC {\'e}t\IeC {\'e} am\IeC {\'e}lior\IeC {\'e}.}}}{73}{figure.6.9} +\contentsline {subfigure}{\numberline {(e)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}placement en parall\IeC {\`e}le des n\oe uds impairs. Le crit\IeC {\`e}re est am\IeC {\'e}lior\IeC {\'e}.}}}{73}{figure.6.9} +\contentsline {subfigure}{\numberline {(f)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}placement en parall\IeC {\`e}le des n\oe uds pairs. Un seul segment n'a pas \IeC {\'e}t\IeC {\'e} \IeC {\'e}valu\IeC {\'e}.}}}{73}{figure.6.9} \contentsline {figure}{\numberline {6.10}{\ignorespaces D\IeC {\'e}termination des coefficients $C(i,j)$ des pixels du contour.}}{74}{figure.6.10} \contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Quadrants 1 et 4}}}{74}{figure.6.10} \contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Quadrants 2 et 3}}}{74}{figure.6.10} -\contentsline {figure}{\numberline {6.11}{\ignorespaces Segmentations d'une image de 100~MP en 0,59~s pour 5 it\IeC {\'e}rations. Le contour initial conserve les proportions de celui de la figure \ref {fig-snakecpu-cochon512}. }}{75}{figure.6.11} -\contentsline {figure}{\numberline {6.12}{\ignorespaces D\IeC {\'e}termination intelligente du contour initial en deux phases successives. (a) La premi\IeC {\`e}re \IeC {\'e}tape repose sur un \IeC {\'e}chantillonnage horizontal. (b) La seconde \IeC {\'e}tape repose sur un \IeC {\'e}chantillonnage vertical.}}{77}{figure.6.12} +\contentsline {figure}{\numberline {6.11}{\ignorespaces Segmentations d'une image de 100~MP en 0,59~s pour 5 it\IeC {\'e}rations. Le contour initial conserve les proportions de celui de la figure \ref {fig-snakecpu-cochon512}. }}{76}{figure.6.11} +\contentsline {figure}{\numberline {6.12}{\ignorespaces D\IeC {\'e}termination du contour initial au sens du maximum de vraisemblance, par deux phases successives. (a) La premi\IeC {\`e}re \IeC {\'e}tape repose sur un \IeC {\'e}chantillonnage horizontal. (b) La seconde \IeC {\'e}tape repose sur un \IeC {\'e}chantillonnage vertical.}}{77}{figure.6.12} \contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}termination de $j_L$ et $j_H$.}}}{77}{figure.6.12} \contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}termination de $i_L$ et $i_H$.}}}{77}{figure.6.12} \addvspace {10\p@ } @@ -136,8 +136,8 @@ \contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Les 8 premi\IeC {\`e}res lignes de la table $P_5$. Les \IeC {\'e}l\IeC {\'e}ments sont les positions relatives des pixels de chaque motif par rapport au pixel central.}}}{80}{figure.7.1} \contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Motifs des 8 premiers segments associ\IeC {\'e}s aux 8 premi\IeC {\`e}res lignes de $P_5$. Les pixels noirs repr\IeC {\'e}sentent le pixel trait\IeC {\'e} (ou pixel central), qui n'appartient pas au motif. Les pixels gris sont ceux qui constituent le motif.}}}{80}{figure.7.1} \contentsline {figure}{\numberline {7.2}{\ignorespaces Exemple de la r\IeC {\'e}partition des pixels dans la r\IeC {\'e}gion $\omega $ pour le calcul de la vraisemblance, pour $n=6$ ($a=5$).}}{81}{figure.7.2} -\contentsline {figure}{\numberline {7.3}{\ignorespaces Allongement du segment $S^n$. Deux candidats $S^{p'}$ et $S^{p''}$ sont \IeC {\'e}valu\IeC {\'e}s au travers du crit\IeC {\`e}re GLRT de l'\IeC {\'e}quation \textsuperscript {\hbox {\mathsurround \z@ \normalfont (\ignorespaces \ref {GLRT}\unskip \@@italiccorr )}}\xspace que seul $S^{p''}$ s'av\IeC {\`e}re satisfaire. a) Repr\IeC {\'e}sentation dans le plan de l'image. b) \IeC {\'E}volution des niveaux de gris en fonction de la position des pixels dans les lignes bris\IeC {\'e}es ainsi form\IeC {\'e}es.}}{82}{figure.7.3} -\contentsline {figure}{\numberline {7.4}{\ignorespaces Processus de s\IeC {\'e}lection lors de l'allongement d'une isoline comportant initialement deux segments $s_1$ et $s_2$. Dans cet exemple $a=5$ et $\Delta d_{max}=2$. Chaque segment \IeC {\'e}valu\IeC {\'e} est soumis au crit\IeC {\`e}re GLRT. Si au moins un des segments pr\IeC {\'e}sente un test GLRT positif, alors l'allongement est r\IeC {\'e}alis\IeC {\'e} avec le segment qui forme l'isoline la plus vraisemblable.}}{84}{figure.7.4} +\contentsline {figure}{\numberline {7.3}{\ignorespaces Allongement du segment $S^n$. Deux candidats $S^{p'}$ et $S^{p''}$ sont \IeC {\'e}valu\IeC {\'e}s au travers du test GLRT de l'\IeC {\'e}quation \textsuperscript {\hbox {\mathsurround \z@ \normalfont (\ignorespaces \ref {GLRT}\unskip \@@italiccorr )}}\xspace que seul $S^{p''}$ s'av\IeC {\`e}re satisfaire. a) Repr\IeC {\'e}sentation dans le plan de l'image. b) \IeC {\'E}volution des niveaux de gris en fonction de la position des pixels dans les lignes bris\IeC {\'e}es ainsi form\IeC {\'e}es.}}{82}{figure.7.3} +\contentsline {figure}{\numberline {7.4}{\ignorespaces Processus de s\IeC {\'e}lection lors de l'allongement d'une isoline comportant initialement deux segments $s_1$ et $s_2$. Dans cet exemple $a=5$ et $\Delta d_{max}=2$. Chaque segment \IeC {\'e}valu\IeC {\'e} est soumis au test GLRT. Si au moins un des segments pr\IeC {\'e}sente un test GLRT positif, alors l'allongement est r\IeC {\'e}alis\IeC {\'e} avec le segment qui forme l'isoline la plus vraisemblable.}}{84}{figure.7.4} \contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Isoline comprenant deux segments $s_1$ et $s_2$.}}}{84}{figure.7.4} \contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Premier segment \IeC {\'e}valu\IeC {\'e}, associ\IeC {\'e} au motif $p_{5,0}$.}}}{84}{figure.7.4} \contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {Deuxi\IeC {\`e}me segment \IeC {\'e}valu\IeC {\'e}, associ\IeC {\'e} au motif $p_{5,1}$.}}}{84}{figure.7.4} @@ -158,7 +158,7 @@ \contentsline {subfigure}{\numberline {(k)}{\ignorespaces {peppers}}}{85}{figure.7.5} \contentsline {subfigure}{\numberline {(l)}{\ignorespaces {stream}}}{85}{figure.7.5} \contentsline {subfigure}{\numberline {(m)}{\ignorespaces {zelda}}}{85}{figure.7.5} -\contentsline {figure}{\numberline {7.6}{\ignorespaces Histogramme des \IeC {\'e}carts angulaires entre la direction primaire de l'isoline optimale et celle du segment s\IeC {\'e}lectionn\IeC {\'e} par PI-LD avec $q=1$ (sans allongement), pour l'image du singe (Mandrill). Pour la tr\IeC {\`e}s grande majorit\IeC {\'e} des pixels, l'\IeC {\'e}cart est nul.}}{85}{figure.7.6} +\contentsline {figure}{\numberline {7.6}{\ignorespaces Histogramme des \IeC {\'e}carts angulaires entre la direction primaire de l'isoline optimale et celle du segment s\IeC {\'e}lectionn\IeC {\'e} par PI-LD avec $q=1$ (sans allongement), pour l'image du singe (Mandrill). Pour la tr\IeC {\`e}s grande majorit\IeC {\'e} des pixels, l'\IeC {\'e}cart est nul.}}{86}{figure.7.6} \contentsline {figure}{\numberline {7.7}{\ignorespaces Histogrammes des \IeC {\'e}carts angulaires entre la direction primaire de l'isoline optimale et celle de l'isoline s\IeC {\'e}lectionn\IeC {\'e}e, pour les images de l'ensemble de test de S. Lansel. La r\IeC {\'e}partition des erreurs est semblable dans toutes ces images, mais \IeC {\'e}galement dans toute image naturelle.}}{86}{figure.7.7} \contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Airplane}}}{86}{figure.7.7} \contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Barbara}}}{86}{figure.7.7} @@ -172,29 +172,29 @@ \contentsline {subfigure}{\numberline {(j)}{\ignorespaces {Peppers}}}{86}{figure.7.7} \contentsline {subfigure}{\numberline {(k)}{\ignorespaces {Stream}}}{86}{figure.7.7} \contentsline {subfigure}{\numberline {(l)}{\ignorespaces {Zelda}}}{86}{figure.7.7} -\contentsline {figure}{\numberline {7.8}{\ignorespaces Exemple d'application du proc\IeC {\'e}d\IeC {\'e} d'allongement \IeC {\`a} une isoline comprenant initialement 2 segments. la longueur des segments est $a=5$. Le proc\IeC {\'e}d\IeC {\'e} se r\IeC {\'e}p\IeC {\`e}te jusqu'\IeC {\`a} ce que le test GLRT \IeC {\'e}choue.}}{87}{figure.7.8} -\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Isoline avec 2 segments $s_1$ et $s_2$ d\IeC {\'e}j\IeC {\`a} valid\IeC {\'e}s.}}}{87}{figure.7.8} -\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {La direction de $s_3$ est l'\IeC {\'e}l\IeC {\'e}ment $(i_2,j_2)$ de $I_{\Theta }$.}}}{87}{figure.7.8} -\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {Le motif de $s_3$ est lu dans $p_5$ et appliqu\IeC {\'e} en $(i_2,j_2)$. $C_x$ et $C_{x^2}$ sont donn\IeC {\'e}es par $I_{\Sigma }(i_2,j_2)$ et le test GLRT est effectu\IeC {\'e}.}}}{87}{figure.7.8} -\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {Si l'allongement est valid\IeC {\'e}, $s_3$ est d\IeC {\'e}finitivement int\IeC {\'e}gr\IeC {\'e}.}}}{87}{figure.7.8} -\contentsline {figure}{\numberline {7.9}{\ignorespaces Situation de la r\IeC {\'e}gion servant \IeC {\`a} illustrer le comportant du mod\IeC {\`e}le PI-PD dans les zones \IeC {\`a} faible pente (LSR).}}{88}{figure.7.9} -\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Image de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence non bruit\IeC {\'e}e.}}}{88}{figure.7.9} -\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {La r\IeC {\'e}gion de 11$\times $11 pixels \IeC {\'e}tudi\IeC {\'e}e.}}}{88}{figure.7.9} -\contentsline {figure}{\numberline {7.10}{\ignorespaces Comportement du mod\IeC {\`e}le PI-PD dans les zones de faible et \IeC {\`a} forte pente. On constate un manque de robustesse dans les zones \IeC {\`a} faible pente : les directions ne sont pas reproduites d'un tirage \IeC {\`a} l'autre, contrairement \IeC {\`a} celles de la zone de transition.}}{91}{figure.7.10} -\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Image de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence.}}}{91}{figure.7.10} -\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Image corrompue par le tirage de bruit $n^{\circ }1$}}}{91}{figure.7.10} -\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {Image corrompue par le tirage de bruit $n^{\circ }2$}}}{91}{figure.7.10} -\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {Directions d\IeC {\'e}termin\IeC {\'e}es par le PI-PD pour le tirage $n^{\circ }1$}}}{91}{figure.7.10} -\contentsline {subfigure}{\numberline {(e)}{\ignorespaces {Directions d\IeC {\'e}termin\IeC {\'e}e par le PI-PD pour le tirage $n^{\circ }2$}}}{91}{figure.7.10} -\contentsline {figure}{\numberline {7.11}{\ignorespaces Motif de d\IeC {\'e}tection des zones \IeC {\`a} faible pente, pour le cas $\Theta =\Theta _4=45^{\circ }$. L'\IeC {\'e}l\IeC {\'e}vation des pixels permet juste de les distinguer selon 3 classes : l'\IeC {\'e}l\IeC {\'e}vation 1 est associ\IeC {\'e}e aux pixels de la r\IeC {\'e}gion $T$, l'\IeC {\'e}l\IeC {\'e}vation 0.5 est associ\IeC {\'e}e \IeC {\`a} ceux de la r\IeC {\'e}gion $B$ et l'\IeC {\'e}l\IeC {\'e}vation 0 d\IeC {\'e}signe les pixels n'intervenant pas dans la d\IeC {\'e}tection.}}{92}{figure.7.11} -\contentsline {figure}{\numberline {7.12}{\ignorespaces Classification des pixels d'une image bruit\IeC {\'e}e, pour une valeur de seuil $T2=2$ du d\IeC {\'e}tecteur. (b) Les pixels en noir sont ceux \IeC {\`a} qui le PI-PD sera appliqu\IeC {\'e}. Les pixels en blancs se verront appliquer une moyenne sur tout ou partie du voisinage.}}{92}{figure.7.12} -\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Image bruit\IeC {\'e}e}}}{92}{figure.7.12} -\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Classification des pixels. }}}{92}{figure.7.12} -\contentsline {figure}{\numberline {7.13}{\ignorespaces Comparaison des rendus des traitements compar\IeC {\'e}s. Rang\IeC {\'e}e du haut : les images compl\IeC {\`e}tes. Rang\IeC {\'e}e du bas : Zooms sur une zone de l'\IeC {\'\i }mage au dessus.}}{93}{figure.7.13} -\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Image \textit {airplane} bruit\IeC {\'e}e.}}}{93}{figure.7.13} -\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Image \textit {airplane} filtr\IeC {\'e}e par moyenneur 5$\times $5.}}}{93}{figure.7.13} -\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {Image \textit {airplane} filtr\IeC {\'e}e par PI-PD hybride avec $a=5$, $q=5$, $T_{max}=2$ et $T2_{max}=2$.}}}{93}{figure.7.13} -\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {Image \textit {airplane} filtr\IeC {\'e}e par BM3D.}}}{93}{figure.7.13} +\contentsline {figure}{\numberline {7.8}{\ignorespaces Exemple d'application du proc\IeC {\'e}d\IeC {\'e} d'allongement \IeC {\`a} une isoline comprenant initialement 2 segments. la longueur des segments est $a=5$. Le proc\IeC {\'e}d\IeC {\'e} se r\IeC {\'e}p\IeC {\`e}te jusqu'\IeC {\`a} ce que le test GLRT \IeC {\'e}choue.}}{88}{figure.7.8} +\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Isoline avec 2 segments $s_1$ et $s_2$ d\IeC {\'e}j\IeC {\`a} valid\IeC {\'e}s.}}}{88}{figure.7.8} +\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {La direction de $s_3$ est l'\IeC {\'e}l\IeC {\'e}ment $(i_2,j_2)$ de $I_{\Theta }$.}}}{88}{figure.7.8} +\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {Le motif de $s_3$ est lu dans $p_5$ et appliqu\IeC {\'e} en $(i_2,j_2)$. $C_x$ et $C_{x^2}$ sont donn\IeC {\'e}es par $I_{\Sigma }(i_2,j_2)$ et le test GLRT est effectu\IeC {\'e}.}}}{88}{figure.7.8} +\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {Si l'allongement est valid\IeC {\'e}, $s_3$ est d\IeC {\'e}finitivement int\IeC {\'e}gr\IeC {\'e}.}}}{88}{figure.7.8} +\contentsline {figure}{\numberline {7.9}{\ignorespaces Situation de la r\IeC {\'e}gion servant \IeC {\`a} illustrer le comportant du mod\IeC {\`e}le PI-PD dans les zones \IeC {\`a} faible pente (LSR).}}{91}{figure.7.9} +\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Image de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence non bruit\IeC {\'e}e.}}}{91}{figure.7.9} +\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {La r\IeC {\'e}gion de 11$\times $11 pixels \IeC {\'e}tudi\IeC {\'e}e.}}}{91}{figure.7.9} +\contentsline {figure}{\numberline {7.10}{\ignorespaces Comportement du mod\IeC {\`e}le PI-PD dans les zones de faible et \IeC {\`a} forte pente. On constate un manque de robustesse dans les zones \IeC {\`a} faible pente : les directions ne sont pas reproduites d'un tirage \IeC {\`a} l'autre, contrairement \IeC {\`a} celles de la zone de transition.}}{92}{figure.7.10} +\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Image de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence.}}}{92}{figure.7.10} +\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Image corrompue par le tirage de bruit $n^{\circ }1$}}}{92}{figure.7.10} +\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {Image corrompue par le tirage de bruit $n^{\circ }2$}}}{92}{figure.7.10} +\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {Directions d\IeC {\'e}termin\IeC {\'e}es par le PI-PD pour le tirage $n^{\circ }1$}}}{92}{figure.7.10} +\contentsline {subfigure}{\numberline {(e)}{\ignorespaces {Directions d\IeC {\'e}termin\IeC {\'e}e par le PI-PD pour le tirage $n^{\circ }2$}}}{92}{figure.7.10} +\contentsline {figure}{\numberline {7.11}{\ignorespaces Motif de d\IeC {\'e}tection des zones \IeC {\`a} faible pente, pour le cas $\Theta =\Theta _4=45^{\circ }$. L'\IeC {\'e}l\IeC {\'e}vation des pixels permet juste de les distinguer selon 3 classes : l'\IeC {\'e}l\IeC {\'e}vation 1 est associ\IeC {\'e}e aux pixels de la r\IeC {\'e}gion $T$, l'\IeC {\'e}l\IeC {\'e}vation 0.5 est associ\IeC {\'e}e \IeC {\`a} ceux de la r\IeC {\'e}gion $B$ et l'\IeC {\'e}l\IeC {\'e}vation 0 d\IeC {\'e}signe les pixels n'intervenant pas dans la d\IeC {\'e}tection.}}{93}{figure.7.11} +\contentsline {figure}{\numberline {7.12}{\ignorespaces Classification des pixels d'une image bruit\IeC {\'e}e, pour une valeur de seuil $T2=2$ du d\IeC {\'e}tecteur. (b) Les pixels en noir sont ceux \IeC {\`a} qui le PI-PD sera appliqu\IeC {\'e}. Les pixels gris se verront appliquer une moyenne sur tout ou partie du voisinage.}}{93}{figure.7.12} +\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Image bruit\IeC {\'e}e}}}{93}{figure.7.12} +\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Classification des pixels. }}}{93}{figure.7.12} +\contentsline {figure}{\numberline {7.13}{\ignorespaces Comparaison des rendus des traitements compar\IeC {\'e}s. Rang\IeC {\'e}e du haut : les images compl\IeC {\`e}tes. Rang\IeC {\'e}e du bas : Zooms sur une zone de l'\IeC {\'\i }mage au dessus.}}{94}{figure.7.13} +\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Image \textit {airplane} bruit\IeC {\'e}e.}}}{94}{figure.7.13} +\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Image \textit {airplane} filtr\IeC {\'e}e par moyenneur 5$\times $5.}}}{94}{figure.7.13} +\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {Image \textit {airplane} filtr\IeC {\'e}e par PI-PD hybride avec $a=5$, $q=5$, $T_{max}=2$ et $T2_{max}=2$.}}}{94}{figure.7.13} +\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {Image \textit {airplane} filtr\IeC {\'e}e par BM3D.}}}{94}{figure.7.13} \contentsline {figure}{\numberline {7.14}{\ignorespaces Images non bruit\IeC {\'e}es de la base tid2008.}}{96}{figure.7.14} \contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {I01}}}{96}{figure.7.14} \contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {I02}}}{96}{figure.7.14} @@ -229,18 +229,18 @@ \contentsline {subfigure}{\numberline {(e)}{\ignorespaces {Image I25 filtr\IeC {\'e}e par PI-PD, PSNR-HVS-M=24,62~dB.}}}{97}{figure.7.15} \contentsline {subfigure}{\numberline {(f)}{\ignorespaces {Image I25 filtr\IeC {\'e}e par CBM3D, PSNR-HVS-M=31,09~dB.}}}{97}{figure.7.15} \addvspace {10\p@ } -\contentsline {figure}{\numberline {8.1}{\ignorespaces Application de la s\IeC {\'e}lection de m\IeC {\'e}diane par oubli \IeC {\`a} une fen\IeC {\^e}tre de $3\times 3$ pixels. }}{105}{figure.8.1} -\contentsline {figure}{\numberline {8.2}{\ignorespaces Premi\IeC {\`e}re \IeC {\'e}tape d'identification des extrema pour un filtre 5$\times $5, avec maximisation de l'ILP (Instruction Level Parallelism) pour l'identification des extrema.}}{105}{figure.8.2} -\contentsline {figure}{\numberline {8.3}{\ignorespaces Gestion des \IeC {\'e}l\IeC {\'e}ments communs aux fen\IeC {\^e}tres de deux pixels centraux voisins dans un filtre m\IeC {\'e}dian 5$\times $5. La liste initiale comprend les 14 premiers \IeC {\'e}l\IeC {\'e}ments communs, puis les 7 premi\IeC {\`e}res \IeC {\'e}tapes de s\IeC {\'e}lection sont conduites en commun avant que les 5 derni\IeC {\`e}res le soient en parall\IeC {\`e}le, mais de mani\IeC {\`e}re disjointe.}}{106}{figure.8.3} -\contentsline {figure}{\numberline {8.4}{\ignorespaces Comparaison des d\IeC {\'e}bits (MP/s) atteints par notre impl\IeC {\'e}mentation not\IeC {\'e}e PRMF, avec les principales solutions de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence. De gauche \IeC {\`a} droite : PCMF, BVM, PRMF, ArrayFire (impossible en 4096$\times $4096)}}{108}{figure.8.4} -\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {image 512$\times $512 pixels.}}}{108}{figure.8.4} -\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {image 4096$\times $4096 pixels.}}}{108}{figure.8.4} +\contentsline {figure}{\numberline {8.1}{\ignorespaces Application de la s\IeC {\'e}lection de m\IeC {\'e}diane par oubli \IeC {\`a} une fen\IeC {\^e}tre de $3\times 3$ pixels. }}{107}{figure.8.1} +\contentsline {figure}{\numberline {8.2}{\ignorespaces Premi\IeC {\`e}re \IeC {\'e}tape d'identification des extrema pour un filtre 5$\times $5, avec maximisation de l'ILP (Instruction Level Parallelism) pour l'identification des extrema.}}{107}{figure.8.2} +\contentsline {figure}{\numberline {8.3}{\ignorespaces Gestion des \IeC {\'e}l\IeC {\'e}ments communs aux fen\IeC {\^e}tres de deux pixels centraux voisins dans un filtre m\IeC {\'e}dian 5$\times $5. La liste initiale comprend les 14 premiers \IeC {\'e}l\IeC {\'e}ments communs, puis les 7 premi\IeC {\`e}res \IeC {\'e}tapes de s\IeC {\'e}lection sont conduites en commun avant que les 5 derni\IeC {\`e}res le soient en parall\IeC {\`e}le, mais de mani\IeC {\`e}re disjointe.}}{108}{figure.8.3} +\contentsline {figure}{\numberline {8.4}{\ignorespaces Comparaison des d\IeC {\'e}bits (MP/s) atteints par notre impl\IeC {\'e}mentation not\IeC {\'e}e PRMF, avec les principales solutions de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence. De gauche \IeC {\`a} droite : PCMF, BVM, PRMF, ArrayFire (impossible en 4096$\times $4096)}}{110}{figure.8.4} +\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {image 512$\times $512 pixels.}}}{110}{figure.8.4} +\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {image 4096$\times $4096 pixels.}}}{110}{figure.8.4} \addvspace {10\p@ } -\contentsline {figure}{\numberline {9.1}{\ignorespaces Multiplicit\IeC {\'e} des implications des pixels de la zone d'int\IeC {\'e}r\IeC {\^e}t d'un thread dans les calculs de convolution. Le nombre de calculs dans lequel est impliqu\IeC {\'e} un pixel est inscrit en son centre. Le premier pixel du paquet, ou pixel de base, est rep\IeC {\'e}r\IeC {\'e} par ses coordonn\IeC {\'e}es $(x, y)$ ; le dernier a pour coordonn\IeC {\'e}es $(x+7,y)$}}{114}{figure.9.1} -\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Cas d'un masque de taille 3$\times $3 ($k=1$) o\IeC {\`u} l'on d\IeC {\'e}nombre 6 colonnes centrales, soit 18 pixels de multiplicit\IeC {\'e} maximale 3.}}}{114}{figure.9.1} -\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Cas d'un masque de taille 5$\times $5 ($k=2$) o\IeC {\`u} l'on d\IeC {\'e}nombre 4 colonnes centrales, soit 20 pixels de multiplicit\IeC {\'e} maximale 5.}}}{114}{figure.9.1} -\contentsline {figure}{\numberline {9.2}{\ignorespaces G\IeC {\'e}n\IeC {\'e}rateur de codes sources pour les filtres GPU rapides.}}{123}{figure.9.2} -\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {S\IeC {\'e}lection des param\IeC {\`e}tres.}}}{123}{figure.9.2} -\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {T\IeC {\'e}l\IeC {\'e}chargement des fichiers.}}}{123}{figure.9.2} +\contentsline {figure}{\numberline {9.1}{\ignorespaces Multiplicit\IeC {\'e} des implications des pixels de la zone d'int\IeC {\'e}r\IeC {\^e}t d'un thread dans les calculs de convolution. Le nombre de calculs dans lequel est impliqu\IeC {\'e} un pixel est inscrit en son centre. Le premier pixel du paquet, ou pixel de base, est rep\IeC {\'e}r\IeC {\'e} par ses coordonn\IeC {\'e}es $(x, y)$ ; le dernier a pour coordonn\IeC {\'e}es $(x+7,y)$}}{116}{figure.9.1} +\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Cas d'un masque de taille 3$\times $3 ($k=1$) o\IeC {\`u} l'on d\IeC {\'e}nombre 6 colonnes centrales, soit 18 pixels de multiplicit\IeC {\'e} maximale 3.}}}{116}{figure.9.1} +\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Cas d'un masque de taille 5$\times $5 ($k=2$) o\IeC {\`u} l'on d\IeC {\'e}nombre 4 colonnes centrales, soit 20 pixels de multiplicit\IeC {\'e} maximale 5.}}}{116}{figure.9.1} +\contentsline {figure}{\numberline {9.2}{\ignorespaces G\IeC {\'e}n\IeC {\'e}rateur de codes sources pour les filtres GPU rapides.}}{125}{figure.9.2} +\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {S\IeC {\'e}lection des param\IeC {\`e}tres.}}}{125}{figure.9.2} +\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {T\IeC {\'e}l\IeC {\'e}chargement des fichiers.}}}{125}{figure.9.2} \addvspace {10\p@ } \addvspace {10\p@ } diff --git a/THESE/these.log b/THESE/these.log index 1579a90..824bf7f 100644 --- a/THESE/these.log +++ b/THESE/these.log @@ -1,4 +1,4 @@ -This is pdfTeX, Version 3.1415926-1.40.10 (TeX Live 2009/Debian) (format=pdflatex 2012.12.6) 12 JAN 2014 12:56 +This is pdfTeX, Version 3.1415926-1.40.10 (TeX Live 2009/Debian) (format=pdflatex 2012.12.6) 14 JAN 2014 17:00 entering extended mode %&-line parsing enabled. **these.tex @@ -1162,53 +1162,53 @@ LaTeX Font Info: Redeclaring math alphabet \mathbb on input line 42. ) (./these.aux) \openout1 = `these.aux'. -LaTeX Font Info: Checking defaults for OML/txmi/m/it on input line 131. -LaTeX Font Info: Try loading font information for OML+txmi on input line 131 +LaTeX Font Info: Checking defaults for OML/txmi/m/it on input line 135. +LaTeX Font Info: Try loading font information for OML+txmi on input line 135 . (/usr/share/texmf-texlive/tex/latex/txfonts/omltxmi.fd File: omltxmi.fd 2000/12/15 v3.1 ) -LaTeX Font Info: ... okay on input line 131. -LaTeX Font Info: Checking defaults for T1/cmr/m/n on input line 131. -LaTeX Font Info: ... okay on input line 131. -LaTeX Font Info: Checking defaults for OT1/cmr/m/n on input line 131. -LaTeX Font Info: ... okay on input line 131. -LaTeX Font Info: Checking defaults for OMS/txsy/m/n on input line 131. -LaTeX Font Info: Try loading font information for OMS+txsy on input line 131 +LaTeX Font Info: ... okay on input line 135. +LaTeX Font Info: Checking defaults for T1/cmr/m/n on input line 135. +LaTeX Font Info: ... okay on input line 135. +LaTeX Font Info: Checking defaults for OT1/cmr/m/n on input line 135. +LaTeX Font Info: ... okay on input line 135. +LaTeX Font Info: Checking defaults for OMS/txsy/m/n on input line 135. +LaTeX Font Info: Try loading font information for OMS+txsy on input line 135 . (/usr/share/texmf-texlive/tex/latex/txfonts/omstxsy.fd File: omstxsy.fd 2000/12/15 v3.1 ) -LaTeX Font Info: ... okay on input line 131. -LaTeX Font Info: Checking defaults for OMX/txex/m/n on input line 131. -LaTeX Font Info: Try loading font information for OMX+txex on input line 131 +LaTeX Font Info: ... okay on input line 135. +LaTeX Font Info: Checking defaults for OMX/txex/m/n on input line 135. +LaTeX Font Info: Try loading font information for OMX+txex on input line 135 . (/usr/share/texmf-texlive/tex/latex/txfonts/omxtxex.fd File: omxtxex.fd 2000/12/15 v3.1 ) -LaTeX Font Info: ... okay on input line 131. -LaTeX Font Info: Checking defaults for U/txexa/m/n on input line 131. -LaTeX Font Info: Try loading font information for U+txexa on input line 131. +LaTeX Font Info: ... okay on input line 135. +LaTeX Font Info: Checking defaults for U/txexa/m/n on input line 135. +LaTeX Font Info: Try loading font information for U+txexa on input line 135. (/usr/share/texmf-texlive/tex/latex/txfonts/utxexa.fd File: utxexa.fd 2000/12/15 v3.1 ) -LaTeX Font Info: ... okay on input line 131. -LaTeX Font Info: Checking defaults for PD1/pdf/m/n on input line 131. -LaTeX Font Info: ... okay on input line 131. -LaTeX Font Info: Checking defaults for TS1/cmr/m/n on input line 131. -LaTeX Font Info: Try loading font information for TS1+cmr on input line 131. +LaTeX Font Info: ... okay on input line 135. +LaTeX Font Info: Checking defaults for PD1/pdf/m/n on input line 135. +LaTeX Font Info: ... okay on input line 135. +LaTeX Font Info: Checking defaults for TS1/cmr/m/n on input line 135. +LaTeX Font Info: Try loading font information for TS1+cmr on input line 135. (/usr/share/texmf-texlive/tex/latex/base/ts1cmr.fd File: ts1cmr.fd 1999/05/25 v2.5h Standard LaTeX font definitions ) -LaTeX Font Info: ... okay on input line 131. -LaTeX Font Info: Try loading font information for T1+phv on input line 131. +LaTeX Font Info: ... okay on input line 135. +LaTeX Font Info: Try loading font information for T1+phv on input line 135. (/usr/share/texmf-texlive/tex/latex/psnfss/t1phv.fd File: t1phv.fd 2001/06/04 scalable font definitions for T1/phv. @@ -1226,10 +1226,10 @@ File: t1phv.fd 2001/06/04 scalable font definitions for T1/phv. \MPnumerator=\count167 \everyMPtoPDFconversion=\toks43 ) -LaTeX Info: Redefining \degres on input line 131. -LaTeX Info: Redefining \dots on input line 131. -LaTeX Info: Redefining \up on input line 131. -Package hyperref Info: Link coloring OFF on input line 131. +LaTeX Info: Redefining \degres on input line 135. +LaTeX Info: Redefining \dots on input line 135. +LaTeX Info: Redefining \up on input line 135. +Package hyperref Info: Link coloring OFF on input line 135. (/usr/share/texmf-texlive/tex/latex/hyperref/nameref.sty Package: nameref 2007/05/29 v2.31 Cross-referencing by name of section @@ -1239,15 +1239,15 @@ Package: refcount 2008/08/11 v3.1 Data extraction from references (HO) \c@section@level=\count168 LaTeX Info: Redefining \Ref on input line 396. ) -LaTeX Info: Redefining \ref on input line 131. -LaTeX Info: Redefining \pageref on input line 131. +LaTeX Info: Redefining \ref on input line 135. +LaTeX Info: Redefining \pageref on input line 135. (./these.out) (./these.out) \@outlinefile=\write3 \openout3 = `these.out'. \AtBeginShipoutBox=\box81 -LaTeX Info: Redefining \Ref on input line 131. +LaTeX Info: Redefining \Ref on input line 135. ************ USE CUSTOM FRONT COVER pdfTeX warning: pdflatex (file /usr/share/texmf/tex/latex/upmethodology-extensi @@ -1269,32 +1269,32 @@ File: spimufcphdthesis-p3-head.pdf Graphic file (type pdf) LaTeX Font Info: Font shape `T1/phv/bx/n' in size <10.95> not available -(Font) Font shape `T1/phv/b/n' tried instead on input line 131. -LaTeX Font Info: Try loading font information for OT1+txr on input line 131. +(Font) Font shape `T1/phv/b/n' tried instead on input line 135. +LaTeX Font Info: Try loading font information for OT1+txr on input line 135. (/usr/share/texmf-texlive/tex/latex/txfonts/ot1txr.fd File: ot1txr.fd 2000/12/15 v3.1 ) -LaTeX Font Info: Try loading font information for U+txmia on input line 131. +LaTeX Font Info: Try loading font information for U+txmia on input line 135. (/usr/share/texmf-texlive/tex/latex/txfonts/utxmia.fd File: utxmia.fd 2000/12/15 v3.1 ) -LaTeX Font Info: Try loading font information for U+txsya on input line 131. +LaTeX Font Info: Try loading font information for U+txsya on input line 135. (/usr/share/texmf-texlive/tex/latex/txfonts/utxsya.fd File: utxsya.fd 2000/12/15 v3.1 ) -LaTeX Font Info: Try loading font information for U+txsyb on input line 131. +LaTeX Font Info: Try loading font information for U+txsyb on input line 135. (/usr/share/texmf-texlive/tex/latex/txfonts/utxsyb.fd File: utxsyb.fd 2000/12/15 v3.1 ) -LaTeX Font Info: Try loading font information for U+txsyc on input line 131. +LaTeX Font Info: Try loading font information for U+txsyc on input line 135. (/usr/share/texmf-texlive/tex/latex/txfonts/utxsyc.fd @@ -1316,62 +1316,62 @@ LaTeX Font Info: Font shape `TS1/phv/bx/n' in size <10.95> not available ] [2] Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 79 - [][]\T1/phv/m/n/10.95 101[] + [][]\T1/phv/m/n/10.95 103[] [] Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 80 - [][]\T1/phv/m/n/10.95 101[] + [][]\T1/phv/m/n/10.95 103[] [] Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 81 - [][]\T1/phv/m/n/10.95 103[] + [][]\T1/phv/m/n/10.95 105[] [] Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 82 - [][]\T1/phv/m/n/10.95 103[] + [][]\T1/phv/m/n/10.95 105[] [] Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 83 - [][]\T1/phv/m/n/10.95 104[] + [][]\T1/phv/m/n/10.95 106[] [] Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 84 - [][]\T1/phv/m/n/10.95 108[] + [][]\T1/phv/m/n/10.95 110[] [] Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 85 - [][]\T1/phv/m/n/10.95 110[] + [][]\T1/phv/m/n/10.95 112[] [] Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 87 - [][]\T1/phv/m/n/10.95 111[] + [][]\T1/phv/m/n/10.95 113[] [] Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 88 - [][]\T1/phv/m/n/10.95 111[] + [][]\T1/phv/m/n/10.95 113[] [] Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 89 - [][]\T1/phv/m/n/10.95 113[] + [][]\T1/phv/m/n/10.95 115[] [] Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 90 - [][]\T1/phv/m/n/10.95 117[] + [][]\T1/phv/m/n/10.95 119[] [] Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 91 - [][]\T1/phv/m/n/10.95 122[] + [][]\T1/phv/m/n/10.95 124[] [] [3]) @@ -1401,7 +1401,7 @@ Chapitre 2. LaTeX Font Warning: Font shape `TS1/phv/m/sc' undefined (Font) using `TS1/phv/m/n' instead -(Font) for symbol `textregistered' on input line 139. +(Font) for symbol `textregistered' on input line 143. (./Chapters/chapter1b/chapter1b.tex @@ -2366,7 +2366,7 @@ LaTeX Warning: `h' float specifier changed to `ht'. LaTeX Warning: `h' float specifier changed to `ht'. -Underfull \vbox (badness 1178) has occurred while \output is active [] +Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] [66 [67 ] +ng> +Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] + + [67 ] (/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/GPUcumuls.pdf_t File: Chapters/chapter3/img/GPUcumuls.pdf Graphic file (type pdf) @@ -2402,18 +2405,19 @@ File: Chapters/chapter3/img/GPUaddsoms2cumuls.pdf Graphic file (type pdf) ) [68 ] [69 <./Chap ters/chapter3/img/GPUcumuls.pdf> <./Chapters/chapter3/img/GPUscansomblocs.pdf> -<./Chapters/chapter3/img/GPUaddsoms2cumuls.pdf>] [70] +<./Chapters/chapter3/img/GPUaddsoms2cumuls.pdf>] +Underfull \vbox (badness 4120) has occurred while \output is active [] + + [70] (/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/contribs_segment s.pdf_t File: Chapters/chapter3/img/contribs_segments.pdf Graphic file (type pdf) -) -Underfull \vbox (badness 1688) has occurred while \output is active [] - - [71 <./Chapters/chapter3/img/contribs_segments.pdf>] +) [71 <./Chapters/chapter3/img +/contribs_segments.pdf>] +egments-cpu1.png, id=1513, 172.2435pt x 149.8398pt> File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cycle-contr ibs-segments-cpu1.png Graphic file (type png) @@ -2425,7 +2429,7 @@ Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 410--410 +egments-cpu2.png, id=1514, 172.2435pt x 149.8398pt> File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cycle-contr ibs-segments-cpu2.png Graphic file (type png) @@ -2437,7 +2441,7 @@ Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 411--411 +egments-cpu3.png, id=1515, 161.1621pt x 149.8398pt> File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cycle-contr ibs-segments-cpu3.png Graphic file (type png) @@ -2454,7 +2458,7 @@ Underfull \hbox (badness 2662) in paragraph at lines 412--412 +egments-gpu1.png, id=1516, 172.2435pt x 149.8398pt> File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cycle-contr ibs-segments-gpu1.png Graphic file (type png) @@ -2496,7 +2500,7 @@ Underfull \hbox (badness 2961) in paragraph at lines 413--413 +egments-gpu2.png, id=1517, 172.2435pt x 149.8398pt> File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cycle-contr ibs-segments-gpu2.png Graphic file (type png) @@ -2508,7 +2512,7 @@ Underfull \hbox (badness 1776) in paragraph at lines 414--414 +egments-gpu3.png, id=1518, 161.1621pt x 148.8762pt> File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cycle-contr ibs-segments-gpu3.png Graphic file (type png) @@ -2524,16 +2528,17 @@ Underfull \hbox (badness 4927) in paragraph at lines 415--415 [] -Underfull \vbox (badness 4024) has occurred while \output is active [] +Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] - [72 ] + [72] +[73 ] Package hyperref Warning: Token not allowed in a PDF string (PDFDocEncoding): (hyperref) removing `math shift' on input line 438. @@ -2554,23 +2559,23 @@ Package hyperref Warning: Token not allowed in a PDF string (PDFDocEncoding): Package hyperref Warning: Token not allowed in a PDF string (PDFDocEncoding): (hyperref) removing `math shift' on input line 438. -[73] + +ng, id=1544, 237.2865pt x 130.8087pt> File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/coeffs-pixe ls2.png Graphic file (type png) +ng, id=1545, 237.2865pt x 130.8087pt> File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/coeffs-pixe ls1.png Graphic file (type png) +ng, id=1546, 340.8735pt x 38.7849pt> File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/coeffs-pixe ls3.png Graphic file (type png) @@ -2579,16 +2584,20 @@ s3.png> [74 ] + +LaTeX Warning: `h' float specifier changed to `ht'. + + File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cochon_it5_ points.png Graphic file (type png) [75 ] +oints.png> [75] [76 ] (/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/smart_init1.pdf_ -t +t File: Chapters/chapter3/img/smart_init1.pdf Graphic file (type pdf) @@ -2604,11 +2613,11 @@ LaTeX Font Warning: Font shape `U/bbold/m/n' in size <13.99994> not available ) (/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/smart_init2.pdf_ -t +t File: Chapters/chapter3/img/smart_init2.pdf Graphic file (type pdf) -) [76] [77 <./Chapters/chapter3/img/ -smart_init1.pdf> <./Chapters/chapter3/img/smart_init2.pdf>]) [78] +) [77 <./Chapters/chapter3/img/smart +_init1.pdf> <./Chapters/chapter3/img/smart_init2.pdf>]) [78] Chapitre 7. (./Chapters/chapter4/chapter4.tex Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] @@ -2635,7 +2644,7 @@ HERCHE DES LIGNES DE NIVEAUX [80 <./Chapters/chapter4/img/P5Q1.jpg>] [81 <./Chapters/chapter4/img/illustrati on_mv.jpg>] - File: Chapters/chapter4/img/exemple_extension_1.jpg Graphic file (type jpg) @@ -2651,166 +2660,171 @@ Overfull \hbox (19.69516pt too wide) has occurred while \output is active [] [83] - + File: Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_3.jpg Graphic file (type jpg) -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 156--156 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 162--162 []\T1/phv/m/n/9 (a) Iso-line com-pre-nant [] - + File: Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub1.jpg Graphic file (type jpg) -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 157--157 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 163--163 []\T1/phv/m/n/9 (b) Pre-mier seg-ment [] - + File: Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub2.jpg Graphic file (type jpg) -Underfull \hbox (badness 4543) in paragraph at lines 158--158 +Underfull \hbox (badness 4543) in paragraph at lines 164--164 []\T1/phv/m/n/9 (c) Deuxième seg-ment [] - + File: Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub3.jpg Graphic file (type jpg) -Underfull \hbox (badness 7777) in paragraph at lines 159--159 +Underfull \hbox (badness 7777) in paragraph at lines 165--165 []\T1/phv/m/n/9 (d) Troi-sième seg-ment [] - + File: Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub4.jpg Graphic file (type jpg) -Underfull \hbox (badness 1803) in paragraph at lines 160--160 +Underfull \hbox (badness 1803) in paragraph at lines 166--166 []\T1/phv/m/n/9 (e) Qua-trième seg-ment [] - + File: Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub5.jpg Graphic file (type jpg) -Underfull \hbox (badness 3746) in paragraph at lines 161--161 +Underfull \hbox (badness 3746) in paragraph at lines 167--167 []\T1/phv/m/n/9 (f) Cin-quième seg-ment [] - + +Overfull \hbox (3.43451pt too wide) has occurred while \output is active +\T1/phv/m/n/10.95 84 \T1/phv/m/sl/10.95 CHAPITRE 7. RÉDUCTION DE BRUIT PAR REC +HERCHE DES LIGNES DE NIVEAUX + [] + +[84 <./Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_3.jpg> <./Chapters/chapter4/img/PI-LD +_detail_sub1.jpg> <./Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub2.jpg> <./Chapters/c +hapter4/img/PI-LD_detail_sub3.jpg> <./Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub4.j +pg> <./Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub5.jpg>] + File: Chapters/chapter4/img/lansel/airplane.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/lansel/boat.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/lansel/barbara.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/lansel/couple.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/lansel/elaine.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/lansel/fingerprint.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/lansel/goldhill.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/lansel/lena.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/lansel/man.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/lansel/mandrill.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/lansel/peppers.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/lansel/stream.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/lansel/zelda.png Graphic file (type png) -Overfull \hbox (3.43451pt too wide) has occurred while \output is active -\T1/phv/m/n/10.95 84 \T1/phv/m/sl/10.95 CHAPITRE 7. RÉDUCTION DE BRUIT PAR REC -HERCHE DES LIGNES DE NIVEAUX - [] - -[84 <./Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_3.jpg> <./Chapters/chapter4/img/PI-LD -_detail_sub1.jpg> <./Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub2.jpg> <./Chapters/c -hapter4/img/PI-LD_detail_sub3.jpg> <./Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub4.j -pg> <./Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub5.jpg>] - + File: Chapters/chapter4/img/histodir.png Graphic file (type png) - File: Chapters/chapter4/img/hist_seg1_airplane_25_l3.png Graphic file (type png ) - File: Chapters/chapter4/img/hist_seg1_barbara_25_l3.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/hist_seg1_boat_25_l3.png Graphic file (type png) - File: Chapters/chapter4/img/hist_seg1_couple_25_l3.png Graphic file (type png) - File: Chapters/chapter4/img/hist_seg1_elaine_25_l3.png Graphic file (type png) - File: Chapters/chapter4/img/hist_seg1_finger_25_l3.png Graphic file (type png) - File: Chapters/chapter4/img/hist_seg1_goldhill_25_l3.png Graphic file (type png ) - + File: Chapters/chapter4/img/hist_seg1_lena_25_l3.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/hist_seg1_man_25_l3.png Graphic file (type png) - File: Chapters/chapter4/img/hist_seg1_peppers_25_l3.png Graphic file (type png) - File: Chapters/chapter4/img/hist_seg1_stream_25_l3.png Graphic file (type png) - File: Chapters/chapter4/img/hist_seg1_zelda_25_l3.png Graphic file (type png) @@ -2832,103 +2846,109 @@ erprint.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/img/lansel/goldhill.png (PNG copy) /lansel/man.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/img/lansel/mandrill.png (PNG c opy)> <./Chapters/chapter4/img/lansel/peppers.png (PNG copy)> <./Chapters/chapt er4/img/lansel/stream.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/img/lansel/zelda.png - (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/img/histodir.png>] + (PNG copy)>] Overfull \hbox (3.43451pt too wide) has occurred while \output is active \T1/phv/m/n/10.95 86 \T1/phv/m/sl/10.95 CHAPITRE 7. RÉDUCTION DE BRUIT PAR REC HERCHE DES LIGNES DE NIVEAUX [] -[86 <./Chapters/chapter4/img/hist_seg1_airplane_25_l3.png (PNG copy)> <./Chapte -rs/chapter4/img/hist_seg1_barbara_25_l3.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/im -g/hist_seg1_boat_25_l3.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/img/hist_seg1_coupl -e_25_l3.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/img/hist_seg1_elaine_25_l3.png (PN -G copy)> <./Chapters/chapter4/img/hist_seg1_finger_25_l3.png (PNG copy)> <./Cha -pters/chapter4/img/hist_seg1_goldhill_25_l3.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter -4/img/hist_seg1_lena_25_l3.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/img/hist_seg1_m -an_25_l3.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/img/hist_seg1_peppers_25_l3.png ( -PNG copy)> <./Chapters/chapter4/img/hist_seg1_stream_25_l3.png (PNG copy)> <./C -hapters/chapter4/img/hist_seg1_zelda_25_l3.png (PNG copy)>] - +[86 <./Chapters/chapter4/img/histodir.png> <./Chapters/chapter4/img/hist_seg1_a +irplane_25_l3.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/img/hist_seg1_barbara_25_l3. +png (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/img/hist_seg1_boat_25_l3.png (PNG copy)> < +./Chapters/chapter4/img/hist_seg1_couple_25_l3.png (PNG copy)> <./Chapters/chap +ter4/img/hist_seg1_elaine_25_l3.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/img/hist_s +eg1_finger_25_l3.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/img/hist_seg1_goldhill_25 +_l3.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/img/hist_seg1_lena_25_l3.png (PNG copy +)> <./Chapters/chapter4/img/hist_seg1_man_25_l3.png (PNG copy)> <./Chapters/cha +pter4/img/hist_seg1_peppers_25_l3.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/img/hist +_seg1_stream_25_l3.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/img/hist_seg1_zelda_25_ +l3.png (PNG copy)>] + File: Chapters/chapter4/img/PI-PD_detail_sub1.jpg Graphic file (type jpg) - + File: Chapters/chapter4/img/PI-PD_detail_sub2.jpg Graphic file (type jpg) - + File: Chapters/chapter4/img/PI-PD_detail_sub3.jpg Graphic file (type jpg) -Underfull \hbox (badness 2726) in paragraph at lines 248--248 +Underfull \hbox (badness 2726) in paragraph at lines 254--254 \OML/txmi/m/it/9 p[]$ \T1/phv/m/n/9 et ap-pli-qué en $\OT1/txr/m/n/9 (\OML/txmi /m/it/9 i[]; j[]\OT1/txr/m/n/9 )$\T1/phv/m/n/9 . [] - + File: Chapters/chapter4/img/PI-PD_detail_sub4.jpg Graphic file (type jpg) -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 249--249 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 255--255 []\T1/phv/m/n/9 (d) Si l'al-lon-ge- [] -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 249--249 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 255--255 \T1/phv/m/n/9 est dé-fi-ni-ti-ve-ment [] +LaTeX Warning: `h' float specifier changed to `ht'. + + Overfull \hbox (19.69516pt too wide) has occurred while \output is active \T1/phv/m/sl/10.95 7.3. MODÉLISATION DES ISOLINES POUR L'IMPLÉMENTATION PARALL ÈLE SUR GPU \T1/phv/m/n/10.95 87 [] -[87 <./Chapters/chapter4/img/PI-PD_detail_sub1.jpg> <./Chapters/chapter4/img/PI --PD_detail_sub2.jpg> <./Chapters/chapter4/img/PI-PD_detail_sub3.jpg> <./Chapter -s/chapter4/img/PI-PD_detail_sub4.jpg>] - +[87] File: Chapters/chapter4/img/airplane.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/zoom_windows_A.png Graphic file (type png) + +LaTeX Warning: `h' float specifier changed to `ht'. + + Overfull \hbox (3.43451pt too wide) has occurred while \output is active \T1/phv/m/n/10.95 88 \T1/phv/m/sl/10.95 CHAPITRE 7. RÉDUCTION DE BRUIT PAR REC HERCHE DES LIGNES DE NIVEAUX [] -[88 <./Chapters/chapter4/img/airplane.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/img/ -zoom_windows_A.png>] - +[88 <./Chapters/chapter4/img/PI-PD_detail_sub1.jpg> <./Chapters/chapter4/img/PI +-PD_detail_sub2.jpg> <./Chapters/chapter4/img/PI-PD_detail_sub3.jpg> <./Chapter +s/chapter4/img/PI-PD_detail_sub4.jpg>] + File: Chapters/chapter4/img/zoom_edge_ref2.jpg Graphic file (type jpg) - + File: Chapters/chapter4/img/zoom_edge_bruit.jpg Graphic file (type jpg) - + File: Chapters/chapter4/img/zoom_edge2_bruit.jpg Graphic file (type jpg) - File: Chapters/chapter4/img/zoom_edge1_2D_superpose3.jpg Graphic file (type jpg ) -Underfull \hbox (badness 7081) in paragraph at lines 349--349 +Underfull \hbox (badness 7081) in paragraph at lines 355--355 []\T1/phv/m/n/9 (d) Di-rec-tions dé-ter-mi- [] - File: Chapters/chapter4/img/zoom_edge2_2D_superpose2.jpg Graphic file (type jpg ) -Underfull \hbox (badness 7081) in paragraph at lines 350--350 +Underfull \hbox (badness 7081) in paragraph at lines 356--356 []\T1/phv/m/n/9 (e) Di-rec-tions dé-ter-mi- [] @@ -2942,7 +2962,7 @@ Overfull \hbox (19.69516pt too wide) has occurred while \output is active [] [89] - File: Chapters/chapter4/img/pattern_detecteur-f.png Graphic file (type png) @@ -2955,237 +2975,214 @@ HERCHE DES LIGNES DE NIVEAUX [] [90] -Overfull \hbox (19.69516pt too wide) has occurred while \output is active -\T1/phv/m/sl/10.95 7.3. MODÉLISATION DES ISOLINES POUR L'IMPLÉMENTATION PARALL -ÈLE SUR GPU \T1/phv/m/n/10.95 91 - [] - -[91 <./Chapters/chapter4/img/zoom_edge_ref2.jpg> <./Chapters/chapter4/img/zoom_ -edge_bruit.jpg> <./Chapters/chapter4/img/zoom_edge2_bruit.jpg> <./Chapters/chap -ter4/img/zoom_edge1_2D_superpose3.jpg> <./Chapters/chapter4/img/zoom_edge2_2D_s -uperpose2.jpg>] - File: Chapters/chapter4/img/airplane_noisy_small.jpg Graphic file (type jpg) - + File: Chapters/chapter4/img/img_bords_T2_small.jpg Graphic file (type jpg) -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 403--403 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 409--409 []\T1/phv/m/n/9 (b) Clas-si-fi-ca-tion des [] +LaTeX Warning: `h' float specifier changed to `ht'. + + +Overfull \hbox (19.69516pt too wide) has occurred while \output is active +\T1/phv/m/sl/10.95 7.3. MODÉLISATION DES ISOLINES POUR L'IMPLÉMENTATION PARALL +ÈLE SUR GPU \T1/phv/m/n/10.95 91 + [] + +[91 <./Chapters/chapter4/img/airplane.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/img/ +zoom_windows_A.png>] Overfull \hbox (3.43451pt too wide) has occurred while \output is active \T1/phv/m/n/10.95 92 \T1/phv/m/sl/10.95 CHAPITRE 7. RÉDUCTION DE BRUIT PAR REC HERCHE DES LIGNES DE NIVEAUX [] -[92 <./Chapters/chapter4/img/pattern_detecteur-f.png (PNG copy)> <./Chapters/ch -apter4/img/airplane_noisy_small.jpg> <./Chapters/chapter4/img/img_bords_T2_smal -l.jpg>] - <./Chapters/chapter4/img/zoom_ +edge_bruit.jpg> <./Chapters/chapter4/img/zoom_edge2_bruit.jpg> <./Chapters/chap +ter4/img/zoom_edge1_2D_superpose3.jpg> <./Chapters/chapter4/img/zoom_edge2_2D_s +uperpose2.jpg>] + File: Chapters/chapter4/img/resultat/airplane_25_noisy.png Graphic file (type p ng) -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 468--468 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 475--475 []\T1/phv/m/n/9 (a) Image \T1/phv/m/sl/9 air-plane [] - File: Chapters/chapter4/img/resultat/airplane_mean5.png Graphic file (type png) -Underfull \hbox (badness 1442) in paragraph at lines 469--469 +Underfull \hbox (badness 1442) in paragraph at lines 476--476 \T1/phv/m/n/9 trée par moyen-neur [] - File: Chapters/chapter4/img/resultat/airplane_25_noisy_6_r50_T10_P2.png Graphic file (type png) -Underfull \hbox (badness 2495) in paragraph at lines 470--470 +Underfull \hbox (badness 2495) in paragraph at lines 477--477 \T1/phv/m/n/9 trée par PI-PD hy- [] - File: Chapters/chapter4/img/resultat/airplane_bm3d.png Graphic file (type png) - File: Chapters/chapter4/img/resultat/airplane_25_noisy_zoom.jpg Graphic file (t ype jpg) - File: Chapters/chapter4/img/resultat/airplane_25_mean5_zoom.jpg Graphic file (t ype jpg) - File: Chapters/chapter4/img/resultat/airplane_zoom_hybrid_6_r50_T10_P2.jpg Grap hic file (type jpg) - File: Chapters/chapter4/img/resultat/airplane_bm3d_zoom.jpg Graphic file (type jpg) [93 <./Chapters/ch -apter4/img/resultat/airplane_25_noisy.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/img/ -resultat/airplane_mean5.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/img/resultat/airpl -ane_25_noisy_6_r50_T10_P2.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/img/resultat/air -plane_bm3d.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/img/resultat/airplane_25_noisy_ -zoom.jpg> <./Chapters/chapter4/img/resultat/airplane_25_mean5_zoom.jpg> <./Chap -ters/chapter4/img/resultat/airplane_zoom_hybrid_6_r50_T10_P2.jpg> <./Chapters/c -hapter4/img/resultat/airplane_bm3d_zoom.jpg>] +apter4/img/pattern_detecteur-f.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/img/airplan +e_noisy_small.jpg> <./Chapters/chapter4/img/img_bords_T2_small.jpg>] Overfull \hbox (3.43451pt too wide) has occurred while \output is active \T1/phv/m/n/10.95 94 \T1/phv/m/sl/10.95 CHAPITRE 7. RÉDUCTION DE BRUIT PAR REC HERCHE DES LIGNES DE NIVEAUX [] -[94] +[94 <./Chapters/chapter4/img/resultat/airplane_25_noisy.png (PNG copy)> <./Chap +ters/chapter4/img/resultat/airplane_mean5.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/ +img/resultat/airplane_25_noisy_6_r50_T10_P2.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter +4/img/resultat/airplane_bm3d.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/img/resultat/ +airplane_25_noisy_zoom.jpg> <./Chapters/chapter4/img/resultat/airplane_25_mean5 +_zoom.jpg> <./Chapters/chapter4/img/resultat/airplane_zoom_hybrid_6_r50_T10_P2. +jpg> <./Chapters/chapter4/img/resultat/airplane_bm3d_zoom.jpg>] + File: Chapters/chapter4/img/tid2008-petit/0.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/tid2008-petit/1.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/tid2008-petit/2.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/tid2008-petit/3.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/tid2008-petit/4.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/tid2008-petit/5.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/tid2008-petit/6.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/tid2008-petit/7.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/tid2008-petit/8.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/tid2008-petit/9.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/tid2008-petit/10.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/tid2008-petit/11.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/tid2008-petit/12.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/tid2008-petit/13.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/tid2008-petit/14.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/tid2008-petit/15.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/tid2008-petit/16.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/tid2008-petit/17.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/tid2008-petit/18.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/tid2008-petit/19.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/tid2008-petit/20.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/tid2008-petit/21.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/tid2008-petit/22.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/tid2008-petit/23.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter4/img/tid2008-petit/24.png Graphic file (type png) -Underfull \hbox (badness 1102) in paragraph at lines 649--651 +Underfull \hbox (badness 1102) in paragraph at lines 660--662 []\T1/phv/m/n/10.95 Notre ré-fé-rence est ici en-core l'im-plé-men-ta-tion BM3D dans sa va-riante cou-leurs [] -[95] -File: Chapters/chapter4/img/I09_02_4.png Graphic file (type png) - - - -File: Chapters/chapter4/img/I09_02_4-4-50-5_out.png Graphic file (type png) - - - -File: Chapters/chapter4/img/I09_bm3d.png Graphic file (type png) - - - -File: Chapters/chapter4/img/I25_02_4.png Graphic file (type png) - - - -File: Chapters/chapter4/img/I25_02_4-4-50-5_out.png Graphic file (type png) - - - -File: Chapters/chapter4/img/I25_bm3d.png Graphic file (type png) - - - -LaTeX Warning: `h' float specifier changed to `ht'. - - +[95] Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] @@ -3212,11 +3209,38 @@ s/chapter4/img/tid2008-petit/19.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/img/tid200 8-petit/20.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/img/tid2008-petit/21.png (PNG c opy)> <./Chapters/chapter4/img/tid2008-petit/22.png (PNG copy)> <./Chapters/cha pter4/img/tid2008-petit/23.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/img/tid2008-pet -it/24.png (PNG copy)>]) [97 <./Chapters/chapter4/img/I09_02_4.png (PNG copy)> < -./Chapters/chapter4/img/I09_02_4-4-50-5_out.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter -4/img/I09_bm3d.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/img/I25_02_4.png (PNG copy) -> <./Chapters/chapter4/img/I25_02_4-4-50-5_out.png (PNG copy)> <./Chapters/chap -ter4/img/I25_bm3d.png (PNG copy)>] +it/24.png (PNG copy)>] + +File: Chapters/chapter4/img/I09_02_4.png Graphic file (type png) + + + +File: Chapters/chapter4/img/I09_02_4-4-50-5_out.png Graphic file (type png) + + + +File: Chapters/chapter4/img/I09_bm3d.png Graphic file (type png) + + + +File: Chapters/chapter4/img/I25_02_4.png Graphic file (type png) + + + +File: Chapters/chapter4/img/I25_02_4-4-50-5_out.png Graphic file (type png) + + + +File: Chapters/chapter4/img/I25_bm3d.png Graphic file (type png) + + +Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] + + [97 <./Chapters/chapter4/img/I09_02_4.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/img +/I09_02_4-4-50-5_out.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/img/I09_bm3d.png (PNG + copy)> <./Chapters/chapter4/img/I25_02_4.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/ +img/I25_02_4-4-50-5_out.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/img/I25_bm3d.png ( +PNG copy)>]) Overfull \hbox (3.43451pt too wide) has occurred while \output is active \T1/phv/m/n/10.95 98 \T1/phv/m/sl/10.95 CHAPITRE 7. RÉDUCTION DE BRUIT PAR REC HERCHE DES LIGNES DE NIVEAUX @@ -3228,90 +3252,92 @@ Overfull \hbox (9.52263pt too wide) has occurred while \output is active CHERCHE DES LIGNES DE NIVEAUX [] -[100] -Chapitre 8. -(./Chapters/chapter5/chapter5.tex [101 +[100] [101] [102 ] +Chapitre 8. +(./Chapters/chapter5/chapter5.tex [103] LaTeX Font Info: Font shape `T1/phv/bx/n' in size <9> not available (Font) Font shape `T1/phv/b/n' tried instead on input line 18. - + File: kernLeft.png Graphic file (type png) - + File: kernRight.png Graphic file (type png) Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] - [102 <./kernLeft.png> <./kernRight.png>] [103] - <./kernRight.png>] [105] + File: Chapters/chapter5/img/forgetful_selectionb.jpg Graphic file (type jpg) - [104] - + [106] + File: Chapters/chapter5/img/bitonic.png Graphic file (type png) - [105 <./Chapters/chapter5/img/forgetful + [107 <./Chapters/chapter5/img/forgetful _selectionb.jpg> <./Chapters/chapter5/img/bitonic.png>] - + File: Chapters/chapter5/img/median5_overlap.png Graphic file (type png) - [106 <./Chapters/chapter5/img/m + [108 <./Chapters/chapter5/img/m edian5_overlap.png>] Package hyperref Info: bookmark level for unknown lstlisting defaults to 0 on i nput line 143. (./Chapters/chapter5/code/median3-2pix.cu) - + File: Chapters/chapter5/img/comp512.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter5/img/comp4k.png Graphic file (type png) Underfull \vbox (badness 3547) has occurred while \output is active [] - [107] -[108 <./Chapters/chapter5/img/comp512.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter5/img/ + [109] +[110 <./Chapters/chapter5/img/comp512.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter5/img/ comp4k.png (PNG copy)>] Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] - [109]) -[110] + [111]) +[112] Chapitre 9. -(./Chapters/chapter6/chapter6.tex [111 +(./Chapters/chapter6/chapter6.tex [113 ] -(./Chapters/chapter6/code/convoGene3Reg8.cu) [112] +(./Chapters/chapter6/code/convoGene3Reg8.cu) [114] Overfull \hbox (30.10805pt too wide) has occurred while \output is active \T1/phv/m/sl/10.95 9.3. IMPLÉMENTATION OPTIMISÉE DE LA CONVOLUTION NON SÉPARAB -LE SUR GPU \T1/phv/m/n/10.95 113 +LE SUR GPU \T1/phv/m/n/10.95 115 [] -[113] - +[115] + File: Chapters/chapter6/img/convoOverlap1.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter6/img/convoOverlap2.png Graphic file (type png) - [114 <./Chapters/chapter6/img/con + [116 <./Chapters/chapter6/img/con voOverlap1.png> <./Chapters/chapter6/img/convoOverlap2.png>] -(./Chapters/chapter6/code/convoGene8x8pL3.cu +Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] + + Overfull \hbox (30.10805pt too wide) has occurred while \output is active \T1/phv/m/sl/10.95 9.3. IMPLÉMENTATION OPTIMISÉE DE LA CONVOLUTION NON SÉPARAB -LE SUR GPU \T1/phv/m/n/10.95 115 +LE SUR GPU \T1/phv/m/n/10.95 117 [] -[115]) +[117] (./Chapters/chapter6/code/convoGene8x8pL3.cu) Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] - [116] -(./Chapters/chapter6/code/convoSepShV.cu [117]) -(./Chapters/chapter6/code/convoSepShH.cu [118]) [119] -(./Chapters/chapter6/code/convoSepoptimH.cu [120]) + [118] +(./Chapters/chapter6/code/convoSepShV.cu [119]) +(./Chapters/chapter6/code/convoSepShH.cu [120]) [121] +(./Chapters/chapter6/code/convoSepoptimH.cu [122]) LaTeX Warning: `h' float specifier changed to `ht'. @@ -3321,153 +3347,161 @@ LaTeX Warning: `h' float specifier changed to `ht'. Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] - [121] - + [123] + File: Chapters/chapter6/img/convomed1.png Graphic file (type png) - + File: Chapters/chapter6/img/convomed2.png Graphic file (type png) LaTeX Warning: `h' float specifier changed to `ht'. -) [122] [123 <./Chapters/chapter6/img/convomed1.png (PNG copy)> <./Chapters/cha -pter6/img/convomed2.png (PNG copy)>] [124 +) [124] [125 <./Chapters/chapter6/img/convomed1.png (PNG copy)> <./Chapters/cha +pter6/img/convomed2.png (PNG copy)>] [126 -] [125] [126] +] [127] [128] Chapitre 10. (./Chapters/chapter1/conclusion.tex Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] - [127 + [129 ]) -[128] +[130] Chapitre 11. -(./Chapters/chapter1/rem.tex) (./these.bbl [129 +(./Chapters/chapter1/rem.tex) (./these.bbl [131 -] [130 +] [132 -] [131] [132] [133] -[134] [135] [136]) [137] [138 +] [133] [134] [135] +[136] [137] [138]) [139] [140 -] (./these.lof [139] +] (./these.lof [141] Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] - [140] + [142] Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] - [141] + [143] Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 232 - [][]\T1/phv/m/n/10.95 105[] + [][]\T1/phv/m/n/10.95 107[] [] Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 233 - [][]\T1/phv/m/n/10.95 105[] + [][]\T1/phv/m/n/10.95 107[] [] Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 234 - [][]\T1/phv/m/n/10.95 106[] + [][]\T1/phv/m/n/10.95 108[] [] +Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] + + [144] Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 235 - [][]\T1/phv/m/n/10.95 108[] + [][]\T1/phv/m/n/10.95 110[] [] Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 239 - [][]\T1/phv/m/n/10.95 114[] + [][]\T1/phv/m/n/10.95 116[] [] -Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] - - [142] Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 242 - [][]\T1/phv/m/n/10.95 123[] + [][]\T1/phv/m/n/10.95 125[] [] ) \tf@lof=\write5 \openout5 = `these.lof'. - [143] [144 + [145] [146 ] (./these.lot -Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 16 +Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 15 [][]\T1/phv/m/n/10.95 100[] [] +Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 16 + [][]\T1/phv/m/n/10.95 101[] + [] + + Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 18 - [][]\T1/phv/m/n/10.95 102[] + [][]\T1/phv/m/n/10.95 104[] [] Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 19 - [][]\T1/phv/m/n/10.95 108[] + [][]\T1/phv/m/n/10.95 110[] [] Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 20 - [][]\T1/phv/m/n/10.95 109[] + [][]\T1/phv/m/n/10.95 111[] [] -[145] + +Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] + + [147] Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 21 - [][]\T1/phv/m/n/10.95 109[] + [][]\T1/phv/m/n/10.95 111[] [] Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 23 - [][]\T1/phv/m/n/10.95 113[] + [][]\T1/phv/m/n/10.95 115[] [] Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 24 - [][]\T1/phv/m/n/10.95 113[] + [][]\T1/phv/m/n/10.95 115[] [] Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 25 - [][]\T1/phv/m/n/10.95 115[] + [][]\T1/phv/m/n/10.95 117[] [] Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 26 - [][]\T1/phv/m/n/10.95 119[] + [][]\T1/phv/m/n/10.95 121[] [] Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 27 - [][]\T1/phv/m/n/10.95 121[] + [][]\T1/phv/m/n/10.95 123[] [] Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 28 - [][]\T1/phv/m/n/10.95 121[] + [][]\T1/phv/m/n/10.95 123[] [] Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 29 - [][]\T1/phv/m/n/10.95 122[] + [][]\T1/phv/m/n/10.95 124[] [] Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 30 - [][]\T1/phv/m/n/10.95 122[] + [][]\T1/phv/m/n/10.95 124[] [] ) \tf@lot=\write6 \openout6 = `these.lot'. - [146] [147 + [148] [149 ] @@ -3475,10 +3509,10 @@ Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 30 pdfTeX warning: pdflatex (file /usr/share/texmf/tex/latex/upmethodology-extensi ons/phd_thesis/spimufcphdthesis/spimufcphdthesis-backpage.pdf): PDF inclusion: found PDF version <1.6>, but at most version <1.4> allowed - + File: spimufcphdthesis-backpage.pdf Graphic file (type pdf) - [148 + [150 ] @@ -3492,10 +3526,10 @@ LaTeX Font Warning: Some font shapes were not available, defaults substituted. ) Here is how much of TeX's memory you used: - 15797 strings out of 495028 - 264984 string characters out of 1181229 - 995826 words of memory out of 3000000 - 17067 multiletter control sequences out of 15000+50000 + 15798 strings out of 495028 + 265026 string characters out of 1181229 + 995774 words of memory out of 3000000 + 17068 multiletter control sequences out of 15000+50000 164307 words of font info for 234 fonts, out of 3000000 for 9000 28 hyphenation exceptions out of 8191 62i,25n,72p,1409b,1871s stack positions out of 5000i,500n,10000p,200000b,50000s @@ -3511,9 +3545,9 @@ are/texmf-texlive/fonts/type1/urw/helvetic/uhvr8a.pfb> -Output written on these.pdf (151 pages, 37776085 bytes). +Output written on these.pdf (153 pages, 37777755 bytes). PDF statistics: - 3139 PDF objects out of 3580 (max. 8388607) + 3146 PDF objects out of 3580 (max. 8388607) 1184 named destinations out of 1200 (max. 500000) 1765 words of extra memory for PDF output out of 10000 (max. 10000000) diff --git a/THESE/these.lot b/THESE/these.lot index 62c2c51..cd7c80c 100644 --- a/THESE/these.lot +++ b/THESE/these.lot @@ -7,26 +7,26 @@ \addvspace {10\p@ } \addvspace {10\p@ } \contentsline {table}{\numberline {6.1}{\ignorespaces Valeur du coefficient $C(i,j)$ en fonction des valeurs des codes de Freeman des vecteurs $f_{in}$ et $f_{out}$ \cite {GallandBR03}.}}{62}{table.6.1} -\contentsline {table}{\numberline {6.2}{\ignorespaces Performances (en secondes) de la segmentation par snake polygonal sur CPU en fonction de la taille de l'image \IeC {\`a} traiter. Les temps sont obtenus avec la m\IeC {\^e}me image de test dilat\IeC {\'e}e et bruit\IeC {\'e}e et un contour initial carr\IeC {\'e} dont la distance aux bords est proportionnelle \IeC {\`a} la taille de l'image. Seule l'image en 15~MP a pu \IeC {\^e}tre trait\IeC {\'e}e par une impl\IeC {\'e}mentation utilisant SSE2.}}{67}{table.6.2} +\contentsline {table}{\numberline {6.2}{\ignorespaces Performances (en secondes) de la segmentation par snake polygonal sur CPU en fonction de la taille de l'image \IeC {\`a} traiter. Les temps sont obtenus avec la m\IeC {\^e}me image de test dilat\IeC {\'e}e et bruit\IeC {\'e}e et un contour initial carr\IeC {\'e} dont la distance aux bords est proportionnelle \IeC {\`a} la taille de l'image.}}{67}{table.6.2} \contentsline {table}{\numberline {6.3}{\ignorespaces Acc\IeC {\'e}l\IeC {\'e}ration constat\IeC {\'e}e, pour le calcul des images cumul\IeC {\'e}es, de l'impl\IeC {\'e}mentation GPU (C2070) par rapport \IeC {\`a} l'impl\IeC {\'e}mentation CPU de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence.}}{70}{table.6.3} -\contentsline {table}{\numberline {6.4}{\ignorespaces Comparaison des temps d'ex\IeC {\'e}cution de l'impl\IeC {\'e}mentation GPU (C2070) par rapport \IeC {\`a} l'impl\IeC {\'e}mentation CPU de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence, appliqu\IeC {\'e}s \IeC {\`a} une m\IeC {\^e}me image dilat\IeC {\'e}e (fig. \ref {fig-snakecpu-cochon512}) pour en adapter la taille.}}{75}{table.6.4} -\addvspace {10\p@ } -\contentsline {table}{\numberline {7.1}{\ignorespaces Temps de calcul et de transfert des impl\IeC {\'e}mentations compar\IeC {\'e}es. }}{98}{table.7.1} -\contentsline {table}{\numberline {7.2}{\ignorespaces Comparaison image par image de la qualit\IeC {\'e} de d\IeC {\'e}bruitage des filtres PI-LD et PI-PD hybride propos\IeC {\'e} par rapport \IeC {\`a} BM3D pris comme r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence de qualit\IeC {\'e} et \IeC {\`a} un moyenneur GPU 5$\times $5 pris comme r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence de rapidit\IeC {\'e}. Les param\IeC {\`e}tres du PI-LD/PI-PD sont $n=5$, $l=25$, $T_{max}=1$ et $T2_{max}=2$. La colonne 'Bruit\IeC {\'e}e' donne les mesures relatives \IeC {\`a} l'image d'entr\IeC {\'e}e corrompue par un bruit gaussien de moyenne nulle et d'\IeC {\'e}cart type $\sigma =25$. PI-LD s'ex\IeC {\'e}cute en 35~ms, PI-PD en 7,3~ms et BM3D en 4,3~s.}}{99}{table.7.2} -\contentsline {table}{\numberline {7.3}{\ignorespaces Comparaison image par image de la qualit\IeC {\'e} de d\IeC {\'e}bruitage du filtre PI-PD RVB propos\IeC {\'e} par rapport \IeC {\`a} BM3D pris comme r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence de qualit\IeC {\'e}. Les param\IeC {\`e}tres du PI-PD sont $n=4$, $l=48$, $T_{rvb-max}=5$. La colonne 'noisy' donne les mesures relatives \IeC {\`a} l'image d'entr\IeC {\'e}e corrompue par tirage de bruit gaussien sur chaque canal ( moyenne nulle, \IeC {\'e}cart type $\sigma =25$).}}{100}{table.7.3} -\addvspace {10\p@ } -\contentsline {table}{\numberline {8.1}{\ignorespaces Temps de transfert vers et depuis le GPU, en fonction de la dimension de l'image et de la profondeur des niveaux de gris. La colonne ``M\IeC {\'e}moire globale'' donne les temps mesur\IeC {\'e}s lorsque cette seule m\IeC {\'e}moire est employ\IeC {\'e}e.}}{102}{table.8.1} -\contentsline {table}{\numberline {8.2}{\ignorespaces Pourcentage du temps d'ex\IeC {\'e}cution pris par les transferts de donn\IeC {\'e}es en fonction de la taille de fen\IeC {\^e}tre du filtre, pour les profondeurs 8 et 16 bits sur GPU C2070.}}{108}{table.8.2} -\contentsline {table}{\numberline {8.3}{\ignorespaces Performances des filtres m\IeC {\'e}dians rapides en fonction des tailles d'image et de fen\IeC {\^e}tre du filtre, en variantes 8 et 16 bits de profondeursur GPU C2070.}}{109}{table.8.3} -\contentsline {table}{\numberline {8.4}{\ignorespaces D\IeC {\'e}bits maximum effectifs $T_8$ and $T_{16}$ (en MP/s), respectivement pour les variantes 8 et 16 bits sur C2070.}}{109}{table.8.4} -\addvspace {10\p@ } -\contentsline {table}{\numberline {9.1}{\ignorespaces Performances des kernels effectuant la convolution non-s\IeC {\'e}parable sur le mod\IeC {\`e}le du listing \ref {lst-convo-gene3reg8}, sur GPU C2070. Le temps d'ex\IeC {\'e}cution correspond \IeC {\`a} la seule ex\IeC {\'e}cution du kernel. Le d\IeC {\'e}bit global int\IeC {\`e}gre les temps de transfert. Les valeurs en gras correspondent au traitement de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence.}}{113}{table.9.1} -\contentsline {table}{\numberline {9.2}{\ignorespaces Performances des kernels effectuant la convolution non-s\IeC {\'e}parable sur le mod\IeC {\`e}le du listing \ref {lst-convo-gene3reg8}, sur GPU GTX280. Le temps d'ex\IeC {\'e}cution correspond \IeC {\`a} la seule ex\IeC {\'e}cution du kernel. Le d\IeC {\'e}bit global int\IeC {\`e}gre les temps de transfert. Les valeurs en gras correspondent au traitement de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence.}}{113}{table.9.2} -\contentsline {table}{\numberline {9.3}{\ignorespaces Performances des kernels effectuant la convolution non-s\IeC {\'e}parable sur le mod\IeC {\`e}le du listing \ref {lst-convo-8x8pL3}, sur GPU C2070. Le temps d'ex\IeC {\'e}cution correspond \IeC {\`a} la seule ex\IeC {\'e}cution du kernel. Le d\IeC {\'e}bit global int\IeC {\`e}gre les temps de transfert. Les valeurs en gras correspondent au traitement de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence. }}{115}{table.9.3} -\contentsline {table}{\numberline {9.4}{\ignorespaces Performances des kernels effectuant la convolution s\IeC {\'e}parable sur le mod\IeC {\`e}le des listings \ref {lst-convo-1Dv} et \ref {lst-convo-1Dh}, sur GPU C2070. Le temps d'ex\IeC {\'e}cution correspond \IeC {\`a} l'ex\IeC {\'e}cution des 2 kernels. Cette variante pr\IeC {\'e}sente des performances voisines de la solution Nvidia.}}{119}{table.9.4} -\contentsline {table}{\numberline {9.5}{\ignorespaces Temps de transfert total depuis et vers le GPU, en fonction de la dimension de l'image. Extrait de la table \ref {tab-median-memcpy}.}}{121}{table.9.5} -\contentsline {table}{\numberline {9.6}{\ignorespaces Dur\IeC {\'e}e de la copie depuis la m\IeC {\'e}moire globale vers la m\IeC {\'e}moire texture, en fonction de la taille de l'image.}}{121}{table.9.6} -\contentsline {table}{\numberline {9.7}{\ignorespaces Performances des kernels effectuant la convolution s\IeC {\'e}parable optimis\IeC {\'e}e sur le mod\IeC {\`e}le des listings \ref {lst-convo-1Dv} et \ref {lst-convons-optim}, sur GPU C2070. Le temps d'ex\IeC {\'e}cution correspond \IeC {\`a} l'ex\IeC {\'e}cution des 2 kernels.}}{122}{table.9.7} -\contentsline {table}{\numberline {9.8}{\ignorespaces D\IeC {\'e}bit global en ms (incluant les transferts) des kernels effectuant la convolution s\IeC {\'e}parable sur le mod\IeC {\`e}le des listings \ref {lst-convo-1Dv} et \ref {lst-convons-optim}, sur GPU C2070.}}{122}{table.9.8} +\contentsline {table}{\numberline {6.4}{\ignorespaces Comparaison des temps d'ex\IeC {\'e}cution de l'impl\IeC {\'e}mentation GPU (C2070) par rapport \IeC {\`a} l'impl\IeC {\'e}mentation CPU (mono thread) de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence, pour une m\IeC {\^e}me image dilat\IeC {\'e}e (fig. \ref {fig-snakecpu-cochon512}) pour en adapter la taille.}}{76}{table.6.4} +\addvspace {10\p@ } +\contentsline {table}{\numberline {7.1}{\ignorespaces Temps de calcul et de transfert des impl\IeC {\'e}mentations compar\IeC {\'e}es. }}{99}{table.7.1} +\contentsline {table}{\numberline {7.2}{\ignorespaces Comparaison image par image de la qualit\IeC {\'e} de d\IeC {\'e}bruitage des filtres PI-LD et PI-PD hybride propos\IeC {\'e} par rapport \IeC {\`a} BM3D pris comme r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence de qualit\IeC {\'e} et \IeC {\`a} un moyenneur GPU 5$\times $5 pris comme r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence de rapidit\IeC {\'e}. Les param\IeC {\`e}tres du PI-LD/PI-PD sont $n=5$, $l=25$, $T_{max}=1$ et $T2_{max}=2$. La colonne 'Bruit\IeC {\'e}e' donne les mesures relatives \IeC {\`a} l'image d'entr\IeC {\'e}e corrompue par un bruit gaussien de moyenne nulle et d'\IeC {\'e}cart type $\sigma =25$. PI-LD s'ex\IeC {\'e}cute en 35~ms, PI-PD en 7,3~ms et BM3D en 4,3~s.}}{100}{table.7.2} +\contentsline {table}{\numberline {7.3}{\ignorespaces Comparaison image par image de la qualit\IeC {\'e} de d\IeC {\'e}bruitage du filtre PI-PD RVB propos\IeC {\'e} par rapport \IeC {\`a} BM3D pris comme r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence de qualit\IeC {\'e}. Les param\IeC {\`e}tres du PI-PD sont $n=4$, $l=48$, $T_{rvb-max}=5$. La colonne 'noisy' donne les mesures relatives \IeC {\`a} l'image d'entr\IeC {\'e}e corrompue par tirage de bruit gaussien sur chaque canal ( moyenne nulle, \IeC {\'e}cart type $\sigma =25$).}}{101}{table.7.3} +\addvspace {10\p@ } +\contentsline {table}{\numberline {8.1}{\ignorespaces Temps de transfert vers et depuis le GPU, en fonction de la dimension de l'image et de la profondeur des niveaux de gris. La colonne ``M\IeC {\'e}moire globale'' donne les temps mesur\IeC {\'e}s lorsque cette seule m\IeC {\'e}moire est employ\IeC {\'e}e.}}{104}{table.8.1} +\contentsline {table}{\numberline {8.2}{\ignorespaces Pourcentage du temps d'ex\IeC {\'e}cution pris par les transferts de donn\IeC {\'e}es en fonction de la taille de fen\IeC {\^e}tre du filtre, pour les profondeurs 8 et 16 bits sur GPU C2070.}}{110}{table.8.2} +\contentsline {table}{\numberline {8.3}{\ignorespaces Performances des filtres m\IeC {\'e}dians rapides en fonction des tailles d'image et de fen\IeC {\^e}tre du filtre, en variantes 8 et 16 bits de profondeursur GPU C2070.}}{111}{table.8.3} +\contentsline {table}{\numberline {8.4}{\ignorespaces D\IeC {\'e}bits maximum effectifs $T_8$ and $T_{16}$ (en MP/s), respectivement pour les variantes 8 et 16 bits sur C2070.}}{111}{table.8.4} +\addvspace {10\p@ } +\contentsline {table}{\numberline {9.1}{\ignorespaces Performances des kernels effectuant la convolution non-s\IeC {\'e}parable sur le mod\IeC {\`e}le du listing \ref {lst-convo-gene3reg8}, sur GPU C2070. Le temps d'ex\IeC {\'e}cution correspond \IeC {\`a} la seule ex\IeC {\'e}cution du kernel. Le d\IeC {\'e}bit global int\IeC {\`e}gre les temps de transfert. Les valeurs en gras correspondent au traitement de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence.}}{115}{table.9.1} +\contentsline {table}{\numberline {9.2}{\ignorespaces Performances des kernels effectuant la convolution non-s\IeC {\'e}parable sur le mod\IeC {\`e}le du listing \ref {lst-convo-gene3reg8}, sur GPU GTX280. Le temps d'ex\IeC {\'e}cution correspond \IeC {\`a} la seule ex\IeC {\'e}cution du kernel. Le d\IeC {\'e}bit global int\IeC {\`e}gre les temps de transfert. Les valeurs en gras correspondent au traitement de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence.}}{115}{table.9.2} +\contentsline {table}{\numberline {9.3}{\ignorespaces Performances des kernels effectuant la convolution non-s\IeC {\'e}parable sur le mod\IeC {\`e}le du listing \ref {lst-convo-8x8pL3}, sur GPU C2070. Le temps d'ex\IeC {\'e}cution correspond \IeC {\`a} la seule ex\IeC {\'e}cution du kernel. Le d\IeC {\'e}bit global int\IeC {\`e}gre les temps de transfert. Les valeurs en gras correspondent au traitement de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence. }}{117}{table.9.3} +\contentsline {table}{\numberline {9.4}{\ignorespaces Performances des kernels effectuant la convolution s\IeC {\'e}parable sur le mod\IeC {\`e}le des listings \ref {lst-convo-1Dv} et \ref {lst-convo-1Dh}, sur GPU C2070. Le temps d'ex\IeC {\'e}cution correspond \IeC {\`a} l'ex\IeC {\'e}cution des 2 kernels. Cette variante pr\IeC {\'e}sente des performances voisines de la solution Nvidia.}}{121}{table.9.4} +\contentsline {table}{\numberline {9.5}{\ignorespaces Temps de transfert total depuis et vers le GPU, en fonction de la dimension de l'image. Extrait de la table \ref {tab-median-memcpy}.}}{123}{table.9.5} +\contentsline {table}{\numberline {9.6}{\ignorespaces Dur\IeC {\'e}e de la copie depuis la m\IeC {\'e}moire globale vers la m\IeC {\'e}moire texture, en fonction de la taille de l'image.}}{123}{table.9.6} +\contentsline {table}{\numberline {9.7}{\ignorespaces Performances des kernels effectuant la convolution s\IeC {\'e}parable optimis\IeC {\'e}e sur le mod\IeC {\`e}le des listings \ref {lst-convo-1Dv} et \ref {lst-convons-optim}, sur GPU C2070. Le temps d'ex\IeC {\'e}cution correspond \IeC {\`a} l'ex\IeC {\'e}cution des 2 kernels.}}{124}{table.9.7} +\contentsline {table}{\numberline {9.8}{\ignorespaces D\IeC {\'e}bit global en ms (incluant les transferts) des kernels effectuant la convolution s\IeC {\'e}parable sur le mod\IeC {\`e}le des listings \ref {lst-convo-1Dv} et \ref {lst-convons-optim}, sur GPU C2070.}}{124}{table.9.8} \addvspace {10\p@ } \addvspace {10\p@ } diff --git a/THESE/these.out b/THESE/these.out index b425469..fe5df42 100644 --- a/THESE/these.out +++ b/THESE/these.out @@ -56,23 +56,23 @@ \BOOKMARK [2][]{subsection.6.3.2}{6.3.2 Calcul des contributions des segments}{section.6.3} \BOOKMARK [3][]{subsubsection.6.3.2.1}{6.3.2.1 Cas particulier des segments dont la pente k v\351rifie |k|1}{subsection.6.3.2} \BOOKMARK [2][]{subsection.6.3.3}{6.3.3 Performances}{section.6.3} -\BOOKMARK [2][]{subsection.6.3.4}{6.3.4 D\351termination intelligente du contour initial}{section.6.3} +\BOOKMARK [2][]{subsection.6.3.4}{6.3.4 D\351termination du contour initial au sens du maximum de vraisemblance}{section.6.3} \BOOKMARK [2][]{subsection.6.3.5}{6.3.5 Conclusion}{section.6.3} \BOOKMARK [0][]{chapter.7}{7 R\351duction de bruit par recherche des lignes de niveaux}{part.3} \BOOKMARK [1][]{section.7.1}{7.1 Introduction}{chapter.7} \BOOKMARK [1][]{section.7.2}{7.2 Pr\351sentation de l'algorithme}{chapter.7} \BOOKMARK [2][]{subsection.7.2.1}{7.2.1 Formulation}{section.7.2} -\BOOKMARK [3][]{subsubsection.7.2.1.1}{7.2.1.1 Isolines \340 un seul segment}{subsection.7.2.1} +\BOOKMARK [3][]{subsubsection.7.2.1.1}{7.2.1.1 D\351termination du premier segment}{subsection.7.2.1} \BOOKMARK [3][]{subsubsection.7.2.1.2}{7.2.1.2 Isolines compos\351es de plusieurs segments - crit\350re d'allongement}{subsection.7.2.1} \BOOKMARK [1][]{section.7.3}{7.3 Mod\351lisation des isolines pour l'impl\351mentation parall\350le sur GPU}{chapter.7} \BOOKMARK [2][]{subsection.7.3.1}{7.3.1 Isolines \351valu\351es semi-globalement}{section.7.3} \BOOKMARK [2][]{subsection.7.3.2}{7.3.2 Isolines \340 segments pr\351-\351valu\351s - mod\350le PI-PD}{section.7.3} \BOOKMARK [2][]{subsection.7.3.3}{7.3.3 Mod\350le PI-PD hybride}{section.7.3} -\BOOKMARK [3][]{subsubsection.7.3.3.1}{7.3.3.1 Le d\351tecteur de zone \340 faible pente}{subsection.7.3.3} +\BOOKMARK [3][]{subsubsection.7.3.3.1}{7.3.3.1 Le d\351tecteur de bords}{subsection.7.3.3} \BOOKMARK [1][]{section.7.4}{7.4 R\351sultats}{chapter.7} \BOOKMARK [1][]{section.7.5}{7.5 Extension aux images couleurs}{chapter.7} \BOOKMARK [2][]{subsection.7.5.1}{7.5.1 Expression du crit\350re}{section.7.5} -\BOOKMARK [2][]{subsection.7.5.2}{7.5.2 R\351sultats}{section.7.5} +\BOOKMARK [2][]{subsection.7.5.2}{7.5.2 R\351sultats - analyse}{section.7.5} \BOOKMARK [1][]{section.7.6}{7.6 Conclusion}{chapter.7} \BOOKMARK [0][]{chapter.8}{8 Le filtre m\351dian sur GPU}{part.3} \BOOKMARK [1][]{section.8.1}{8.1 Introduction}{chapter.8} diff --git a/THESE/these.pdf b/THESE/these.pdf index 7a7fc98..3eae1cb 100644 --- a/THESE/these.pdf +++ b/THESE/these.pdf @@ -352,7 +352,7 @@ endobj << /S /GoTo /D (subsection.6.3.4) >> endobj 236 0 obj -(6.3.4 D\351termination intelligente du contour initial) +(6.3.4 D\351termination du contour initial au sens du maximum de vraisemblance) endobj 237 0 obj << /S /GoTo /D (subsection.6.3.5) >> @@ -388,7 +388,7 @@ endobj << /S /GoTo /D (subsubsection.7.2.1.1) >> endobj 260 0 obj -(7.2.1.1 Isolines \340 un seul segment) +(7.2.1.1 D\351termination du premier segment) endobj 261 0 obj << /S /GoTo /D (subsubsection.7.2.1.2) >> @@ -424,7 +424,7 @@ endobj << /S /GoTo /D (subsubsection.7.3.3.1) >> endobj 284 0 obj -(7.3.3.1 Le d\351tecteur de zone \340 faible pente) +(7.3.3.1 Le d\351tecteur de bords) endobj 285 0 obj << /S /GoTo /D (section.7.4) >> @@ -448,7 +448,7 @@ endobj << /S /GoTo /D (subsection.7.5.2) >> endobj 300 0 obj -(7.5.2 R\351sultats) +(7.5.2 R\351sultats - analyse) endobj 301 0 obj << /S /GoTo /D (section.7.6) >> @@ -1826,18 +1826,18 @@ endobj /ProcSet [ /PDF ] >> endobj 426 0 obj << -/Length 1065 +/Length 1377 /Filter /FlateDecode >> stream -xÚµVÙnÛF}÷WÌ[I œÌ¾ä͋ìØmגQh‰¶ ˆ¢"Rmó÷½³Q²ÍÖ@áÀ0IÍÜ9gî¹Ë Aˆ ‹#ßžQT,¨@Ri,•E‹æèÛńp‚ÅÁw˜Œ ãÀ»Ë†¡³öè7ø#ÿÂ(ŠŽ“ÙÑ»s¦˜ ÅÐì1&1•I¢1g͖èK6û0ç”L'yÁ´É6Û9—´«Ö½{Wq°Üæ_gWNcF¥pp@$*8ÇD«v±·ãXkÇqïvÀ` &—y¡Xöëð¤ÙÄO‡¥Œ`¥– -pÇÊ´ôz®°L؆éÆ£ÂS°ì3xÀ²Ù~!Á–Xê–Â4VF#pë¤Æ¦ÝmƒÓí]_­ëøcUíözœa"@·c.£ۜ’¬\FíÒû¬]ôUÂ^z8Xg1×6jATÖ¯~º]×æLfÕ¶«}ž"çBfd½x¬ŠÓ¶ V#>r¸RÑE¦g½¨ËÕ!úû°rç`¹T˜3Dn}Ÿ3’µÛ¦ìëo»j,`Ր œº -ÓâxõЂëTfuÿØT]  >lêe؋¿Š¾Î a«>>ıª6e‘¨> -Ø·„]õÐ@Ã>ÛuR/’Ô Åï»°©]"vi×·ƒ[/—rR¢]Š™2b6ª› -´… Q:h Yc°&J±•2iÛõu¿‹®O>ÎrA²ÏÅt–SÐüçˆë(\50ÙWÎŘ]—ÓSþ¢?¼Hz+°d ô̆”hwìNå]*ùݝ‹õÊÅyO“ÂBux¯Ûä ÉÚÜmã,#”:pæËçWß) ßÃТm6m÷RÆ÷C DA‰P{ö/}í7zK2Ԙjî=fØ -šRø“o§©M - ÂdäÂfÇ~ðÄ÷ŽÐ&c%ÝPv¦™ö-É`ÁÂۃ>÷Ëh…Ì4Kæ7åfÓ¦ð:qc"»Þ¶÷NȪë†2ç‚DA_kmÿX6áû´î¿û,¤Ž‡4j)bïVâ˦N¡ìªE»^úß#! –aiøSŒéH HbŸJr%­zD(g=èüqDg =w.DïӐtÝiÈäﲩ×eP—+É„ºÏ…²K8à½N±àO^“é8—vüࢠú iîAä3óÓCÊ¿ûGpšt®‡«~H2‚0î 7HB3çZ§bõ[$²šøklà®ÁAÚ`3'TùÆ7™\œ$Ôp$…Áî púò• %Ì]ÁM‰Ñ_Þ²qÖ!wWh -׫áÒt>C¿”iilö¿¿dÔ΄7b„>^c„œâê-¨/^e¤n…ý?”‘3¡€ò? ÜùäïâùÁöM‹° +xÚ­WÉrÛ8½û+x U5D°™›âÝۊ%§2ç@Ë´Í*IT(j&ùûy ÀEe+—HšºÑïu?4¨÷äQïô€º;ÕzÌ ( YèI¥‰T±7|9`„RA¹Ñy¶ÝD÷âõùœ{GùÁ{üÑ|XAÇÇÛÉÁë®<*îM=Î%a2ö$ÕDpáM¼OþäìN0:>\Gþ²¸’­ÒEiî©{™ƒÏ“ kNÎdhÌ1‘^ ¡ZYc§í8A´6>Í +8fP;ä|(î¿k®Ì?®žÇÍTN‰R°Œ©!‰e=uÔZWDÖ¶#Ö °–n*«¸†Ü¿Fܟ´)‰iÌÌT|&*ÒB$ºFc™¯ t~_¦‹Ìý3K[ -žà„†€À¬XHA1`ÔOvõý(Ÿ–imû¡2‡y1´± ÆvþìÕí"ûwÀ¥Ÿ«¬¢aÓÒÉ ”¾u²˜>§Áa>·£zb \)"·ÆK3zš%³®õ7v:r§3]*"¢¨anñ8àÔϋyRf_ÖiaÓHÁ®"‘pi1œ=åI?+Ÿçéʺ´1,³‡úE þÌÅzG)Ÿ•và“{—–nLbAdê'BŒ!Ö­­ÃUú4Gcù¢FÏ9Éæ°äžïí¢Öˆúíª^Åé趉1&±ÂͤœDjƒí d„«È:g=Tݤ ¨Àn”¶#k"¢)HaŒÄRÖخʬ\»ÐNŽ/'ƒú×Áx2`Àü/g׸0Õàc™š]vñ}ØIú8$’-…4Önñã|\7 ¯ëŠ_ߪg†æÖKÍ +Óö¾È@Ïæêü¾p_9e¢APû=Ù¶qaì 1â›}5ÍçË|µ‹â›†„$¨Ð–ž ܨJ'2¯LÍ@M˜UÀH +Á7õaXéÃUUȊ‘27:’ú—=FÁœ|SÑ«ëYGÑÞõU$W$lfuÖ ¹®-Â÷-ÓãÆ«Ôòyì„®Ç rÐÕfn’å2¯³Æ€¡?*òGCPºZ5Êt'BêˆÚ§CcW—«{”íSGÈ\"×°È0Þ¹…S‘¸ ùº +í²ºÚð¯:ÏïÁ ÷o]ø=CÔ#×ÆÎöl½Y{ÿt¸ëÝ1' +ó[ núh€ ËgßJÅ¢ÖT¸DK±MàjØO‹t‘ÛêlDRÒó«n¬Îz‚-kã^¹¿]ža},ªŠ¦%¤/±QˆQƒë»àQŒm–âIò·ÕõC½y¿D0ö)›Ì>þšÌ³Eb J +ÿð9)žv³µh¥x‡’«›óá~àÇùò9KìópQfË|–­öîôýj_ÚwEäºÓ ·š£îæŽî£U¡·=ˆkÔÛiŽ„IoEifsŸù{¡häËP_&ÀY•ÅV«3͏†$ê´ÞSώn~D`^&áÕ0û\&Å*Ífnì·ó|R¡‚˜U8Œo÷‰—µ†‚€è‡Å¼«lß¡UI"uÃÚaÆäÁ5|¥¡åøÐÿ*â?Únî£àf_ê[,FýsX“"^ÞHEˆÞ»±qø3B?©œÜ6‡…Z×¾³Ÿj 7g˜£ r²ÑÎW÷òÀЕéöh¬~aý-2?N + )Ñ‹úHæ”'¤€?֔9]ÐÚ Ύ¹£LUíãñ¤sü”œ0*<F$Âi gÊOŸ©÷€o8oŠ8òþ«FÎÍh»Ø™7Æ!µ9zvú‘ˆ ë”03×u~Üõ”µøC±OàaŸÇœúCcìLá^Ì̈Åe‡œhX™Ppù'ËêgMlþopé endstream endobj 425 0 obj << @@ -21627,7 +21627,8 @@ x —Ø×ušÅAÖZW†s#8a¸ä(\`á*ûx•¿[ÇÕ|I£²ØcöF™/¢Èa>„ôËdàlðÆWƒˆÕ”î±>H‰ì†‘ðh% pk•ÌÉâ–yúwmÇnŒQ–Éb•äUÜrY{ÇLIW1-[L<üÅÁǽ1JHÎÀz/?Ê Œh#HÃÎøôi^mŠ›znWO®ª#¶%½×ÏdÃáˆa×4…ý/nŠ£Ä[vÁ†.8‹<‚.1—>ÑPlÚßäqvW!o^-Ó²*dÙ-¯Vx+ ùq[°1+°±üj(5jUJÊÎÒ{ß:­—8¦…ºñÕa‡NÄÿÌÝ1ä>soggÿùƒ† + $o‡ì¤ø&5<»ŸH›f‘&›‡…¥áÂvz2“õ®ñfbþa!ºÉ%bƒU‡°ÿ°øÜÎé' Ö ÜÎøÒ~ØnÀ§Ï¸fW`½ÿm`ÜÓvÅ_;Ÿë<µ¿ºDwóݘƒÙ z)²ÄíìÜ`6­}`ç†C +!¾:ìЉøŸ¹;†<(tÇ·³³rƒˆ endstream endobj 528 0 obj << @@ -21852,14 +21853,14 @@ endobj /Type /Annot /Subtype /Link /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0] -/Rect [483.574 91.759 497.697 101.748] +/Rect [483.574 91.983 497.697 101.748] /A << /S /GoTo /D (subsubsection.6.3.2.1) >> >> endobj 525 0 obj << /Type /Annot /Subtype /Link /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0] -/Rect [483.574 72.705 497.697 82.47] +/Rect [483.574 72.481 497.697 82.099] /A << /S /GoTo /D (subsection.6.3.3) >> >> endobj 530 0 obj << @@ -21870,20 +21871,15 @@ endobj /ProcSet [ /PDF /Text ] >> endobj 569 0 obj << -/Length 1229 +/Length 1263 /Filter /FlateDecode >> stream -xÚíYËRã8ÝóÞµ³°[²$KZÎtÅÔPtzÕÌÂ$îà*ÅNûA1óõseIvÒ¨ð0Ý,˶Ð=:÷ÜG·ðw|ðçôàã‘ÀF¡D{Óa„‰Ç9 ‘Œ¼éÜûæùûì쏓‹ÃÉ?Ó¿>EñÝ÷)–!%,×¾Jô;Ȯ`æ4 -15ïÄ! é$<ö?_†ë´œó—YžÔY‘à ~–שRÙ"…«™™7æ:+òºhJ÷ZVg‰š‚0?œ ¡gºô ûÿùœõg‘L²µ¡Ìú©Ègª©Zë8‹ö°)*åóÚ»OœâÞ, -‰ -)×Ã^ 6&/Ž@­;l ()£À«(DØғĔúšKóf¶¦ÐÜçªl²Ú W‰åM™Î&ù×À½ùvì>«Ìؗ»±[+ÏnÒ¤¹}¢=€†}cŸËÞ -C¯Â@˜ôÙÄC †Â>Oòº,:CYŒ_ætßá¶1MÞë‘<Œ †ç¥fKâ’lòE}HÔ¢¢`ægõõ¦ —ï &ú³ 5ó Vq‡UË8P¯£ |SX•Ö®Ò( %ôÓ²!t„j¯Ý Yˆ5xÑÈ?© -•uBrI(2£ÆÒ®JåF‹%PrÄìm¶ÙmØKh Ñz¹**ímf†µn¦Ÿ¬t@L›ÒN[ãíg™œ9/„Pi?œƒzC¥!l-•f3ªÈ©Q`9–=ø¢Avp[û{~KŒÆs »ÊªžÆYf=V®º„J}Ȗ+¥?\öÕQ‡NX5Qú!RV++÷ÝñùWœŠ'˜EaĉÑН¾™€.%ªq$3®´Ì‚…*®eÉÀ9{[§IwøiƒÕ‹€¬=¦=Ÿ6¤C@ìÓÀ\–-'ºÓ;? Î?ƒÜ ñ¬–Æ;-%ÆÒ³­ÛÓÃk‚þ½²r %$~/EÜPâ;uåÔ%ª¦zšÕ©sB—Áü7”Š<2æ»F1É®tÎë@^™ -‹Çüm¤ip˜CNP#bmV_5 -”¨Òúò²‡6ŠdNF;܋(oë4¯:=×UŒ‰ËdáÄeV4ʄd†Ø¸ýJ҇„æÂÊáíªL«5<]·a˜H&߅îȟğx ?}ÜOûbŒ€ º=ÁvFÅÆÛîv|^L¶Æ¡W|_Ý ×&¹Û ¦äbä%B‘ªK{·l{DY’oI^ŸÜщ(–ÜÇ?º¥#^«¥3·#2Úv߄ë霺 V›B%¯ÚtGw—ÁÿêA#o^ä¹+(¿$p¶PüZg?)Ët‘Uà=:õ’ñ{æÙÝëô4±ÒØ閞³²oØR¬ËÐ;ҙ›¼q™ÁYRýh {6ÎÈ4gúŽ 2vfÐD}ñÊåʸ;èÅ^#ƒ„=g -%] -Uõs¨AÁÁÀ±Ü´?¨f­ûI«°d° ŒŸVÉßiÕC8„ï­ÿ¤K«N¶·ƒz®Í lü£I·‡@͓™HØãIÞF/ãú˽æT¿½s¼ ;š{-,Vu¶ÌÌOÏm™`ôQ–‘–Ùpô)©¹óí–±-Íù¨~G›]Fýãðz8=øpù\ +xÚíZMSÛ:Ýó+¼{ή>-iùÚ“70¡tÕ¾…IÜ ÙNýÁÐÿ$K +Øq ¤4À&¶eK£{î½ç]Á"ÁñÁû‹ƒwGÄ\| „ˆÄc$óàKøéßÓÓ¿§ç‡“ÿ.þyw„’»ß(b–½\÷)6ß·~aÆc iCb¿Ib“I$X~üŠ)l²j!æ²HY“#Î[{•ES¶•}…ldªìC꾨³¢6wt5'Ood> ls·Xf¯×•Meå‘Ùi€‰±$ˆ Ž)v—B•3=‰`Ɠˆðä"Ä®–þµKσ_"ŽAÈèЯ7.üÖ­ÔºõCYÌT[w¾d½6°XoĘóĄ™_@aPékƒçÇ:u"ÝÉ­ˆÀ˜P¢ÑÖbfafbBÂs“9óvf1ÞŸ¹^V­lìí2­ìM•ÍLà_éLÓ±íîý´ÚÞ(¹(ü½_«×YÚÞ<ҍÁ‰Þ +C:tÜ &Cm§Þæ´hªre'MàïqîŸocÖ‡Uÿô!D³ÊĊfÉ&]õWª¥HCÙ\å†(™xI(qÐE46q7€ª‹7M]G=¥t©+!Ê¡F0yeD6Dn„ô;ä vô³rÞÅ[ë(©Êr™9Zª³E®ÃR#Ÿ<£Y`Ä"ä,šÖ¥’-b’h-’/ËÚiG¨úÍҔ»¬­Ü°3ÌM‹ìàÌg™^Tnâ\矕"„ÄLo¢'ETY,2 ‡bÂèÞN@E¡ávö_@ï l9촜ؕ¬{æʕ\y© ±N.Zr“ùR™‰yŸýLa4BP™—@9.¬ý¼ã³ÏpÂa¾Ù`O6ÓÞ¾Í>¯':sRÕú³Y’Ëh¡ÊËT¹X`ŒþYÎ$›3 +w¥hÄ`zDàجhˆ‡{ÙKÞEÄÊwgÓèìã$Jß©¡É6C±5ôttwæöʘ—Ž $/¥\ð{” l£¿#×/Am٘5™OÀ•–-«¹v;Al̨1íׁíÄrY'ÝëViBª ÍüÞýï…fhsžQ‹äáM£Ïþ+V7'[òtáIfV¶Êf +è~'˜ ŠËªbR_]o´Øªë5 ¶¦C/‚€Ä–2D}êgà¢’©úQiØ ôbØÆ•'‰M®»MœÝ“Ô^ÁȟªÁã;]ƒ'±à¶Áã‹ãWj*÷”wm™#ŠõÑMD `!ø¡]þ\]š}‰,ЮZâ¾Msâ+VcÏ&EýÍHEsVÖÙ× :só²(ü!þšpƒ8w6üÜȟœ «l!k;Ff‰ä%‡Ýzìä·ÇΓԱGw¤ÎFzÈÊ}áŽ_+]¾¢£È~`Ö`p*à4­¿·Z(ûà©•3óD9Þ÷¸H¶|þÌ璽‚ÍÁEß´Ó6Ñ.œðâ©î«§AõœiÇh·\wÍ~ÕÞàÓ*(¨Þ„T®¨‰7EuŸÚ¨¨„WTÓñæïŒuâÉ„¿·Ùxù3a‚€­‚½0)Vñb–ñÝdû£Íä„Á§4o4°\62—öï»6ŒSò ÃèfÃ\)úÖÜøø~EÂ÷6ÆÅf¤Þ*Í6Q¿4¼^üT„¥ endstream endobj 568 0 obj << @@ -21898,217 +21894,217 @@ endobj /Type /Annot /Subtype /Link /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0] -/Rect [511.92 730.732 526.044 740.35] +/Rect [511.92 717.183 526.044 726.801] /A << /S /GoTo /D (subsection.6.3.4) >> >> endobj 534 0 obj << /Type /Annot /Subtype /Link /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0] -/Rect [511.92 711.137 526.044 721.126] +/Rect [511.92 698.126 526.044 707.521] /A << /S /GoTo /D (subsection.6.3.5) >> >> endobj 535 0 obj << /Type /Annot /Subtype /Link /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0] -/Rect [511.92 679.213 526.044 689.065] +/Rect [511.92 667.554 526.044 677.406] /A << /S /GoTo /D (chapter.7) >> >> endobj 536 0 obj << /Type /Annot /Subtype /Link /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0] -/Rect [511.92 659.53 526.044 669.519] +/Rect [511.92 648.187 526.044 658.175] /A << /S /GoTo /D (section.7.1) >> >> endobj 537 0 obj << /Type /Annot /Subtype /Link /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0] -/Rect [511.92 639.935 526.044 649.924] +/Rect [511.92 628.906 526.044 638.895] /A << /S /GoTo /D (section.7.2) >> >> endobj 538 0 obj << /Type /Annot /Subtype /Link /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0] -/Rect [511.92 620.34 526.044 630.328] +/Rect [511.92 609.626 526.044 619.615] /A << /S /GoTo /D (subsection.7.2.1) >> >> endobj 539 0 obj << /Type /Annot /Subtype /Link /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0] -/Rect [511.92 600.744 526.044 610.733] +/Rect [511.92 590.346 526.044 600.335] /A << /S /GoTo /D (subsubsection.7.2.1.1) >> >> endobj 540 0 obj << /Type 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5Ci_öqºeӜ,¸©gfb¦‘¹ˆï)æ]Õijú+RV^kLˆá¯ÄEŸ—Ùú—ï +xÚ¥?OÃ0Å÷|ŠíÁîã¿# ¶*R…"––SE*i•>?i”-]îNöùç÷–Ùm™ÍÊ¡ Ê7p(½µàœ–”¯°aš?—÷³…§ß‹¹µRç&q¾wÖë›U1V3<ñQæÞJ톊† Mÿ‹e’aÉ`ŒèâŒZIÒã«'.ÙÝ¡©¸B¶ÿèêCÓq¡œg±û1¶œ 뎱êëÏØMTA^{b¤ÜU¦~"Ãd eâv¹H¯.܌&vÛÜP3”öe§[P6ÍÉB˜Š8kö'Í4j.â{Š9‰®ê45ý)+¯52Êé/â¢ÏËì ª—ì endstream endobj 573 0 obj << @@ -22145,14 +22141,14 @@ endobj /Type /Annot /Subtype /Link /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0] -/Rect [475.764 730.806 497.697 741.413] +/Rect [475.764 730.956 497.697 741.413] /A << /S /GoTo /D (part.4) >> >> endobj 566 0 obj << /Type /Annot /Subtype /Link /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0] -/Rect [477.508 700.828 497.697 710.544] +/Rect [477.508 700.692 497.697 710.544] /A << /S /GoTo /D (chapter.10) >> >> endobj 571 0 obj << @@ -22985,11 +22981,13 @@ xÚ½˒ܶñ®¯˜ ŝáí̝ÒÖæl¦•ÄNèÐd۔PÙóú~Ï´®ñŠÝ4rtÁ «kXÔfë*ýDè8ö`Úží²ë†¡¿†;ï¾ØÊÜoÚóÙ°¼,åMř±“—áKÉõS÷["¦cÑIÂ|¦áÀÛ¯^¾>&Žf¼åÈ‰Sáø‡K*¡ÿ„S¬GU®á؜Y;Á\Y蝋e(èd,R×ôÀN@KPìêyº|†G§ oûlêZ0x@ëÞãÛñITmû³[³g„nѕÏv0å0:>ë(Øz<ޒf  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1824 0 R] -/Limits [(AlgoLine5.15) (AlgoLine5.4)] ->> endobj -2912 0 obj << -/Names [(AlgoLine5.5) 1825 0 R (AlgoLine5.6) 1826 0 R (AlgoLine5.7) 1827 0 R (AlgoLine5.8) 1828 0 R (AlgoLine5.9) 1829 0 R (AlgoLine6.1) 1853 0 R] -/Limits [(AlgoLine5.5) (AlgoLine6.1)] ->> endobj -2913 0 obj << -/Names [(AlgoLine6.10) 1862 0 R (AlgoLine6.11) 1863 0 R (AlgoLine6.12) 1864 0 R (AlgoLine6.13) 1865 0 R (AlgoLine6.14) 1866 0 R (AlgoLine6.15) 1867 0 R] -/Limits [(AlgoLine6.10) (AlgoLine6.15)] ->> endobj -2914 0 obj << -/Names [(AlgoLine6.16) 1868 0 R (AlgoLine6.17) 1869 0 R (AlgoLine6.18) 1870 0 R (AlgoLine6.19) 1871 0 R (AlgoLine6.2) 1854 0 R (AlgoLine6.20) 1872 0 R] -/Limits [(AlgoLine6.16) (AlgoLine6.20)] ->> endobj 2915 0 obj << -/Names [(AlgoLine6.21) 1873 0 R (AlgoLine6.22) 1874 0 R (AlgoLine6.23) 1875 0 R (AlgoLine6.3) 1855 0 R (AlgoLine6.4) 1856 0 R (AlgoLine6.5) 1857 0 R] -/Limits [(AlgoLine6.21) (AlgoLine6.5)] +/Names [(AlgoLine3.6) 1371 0 R (AlgoLine3.7) 1372 0 R (AlgoLine3.8) 1373 0 R (AlgoLine3.9) 1374 0 R (AlgoLine4.1) 1774 0 R (AlgoLine4.2) 1775 0 R] +/Limits [(AlgoLine3.6) (AlgoLine4.2)] >> endobj 2916 0 obj << -/Names [(AlgoLine6.6) 1858 0 R (AlgoLine6.7) 1859 0 R (AlgoLine6.8) 1860 0 R (AlgoLine6.9) 1861 0 R (AlgoLine7.1) 2030 0 R (AlgoLine7.10) 2039 0 R] -/Limits [(AlgoLine6.6) (AlgoLine7.10)] +/Names [(AlgoLine4.3) 1776 0 R (AlgoLine4.4) 1777 0 R (AlgoLine4.5) 1778 0 R (AlgoLine4.6) 1779 0 R (AlgoLine4.7) 1780 0 R (AlgoLine4.8) 1781 0 R] +/Limits [(AlgoLine4.3) (AlgoLine4.8)] >> endobj 2917 0 obj << -/Names [(AlgoLine7.11) 2040 0 R (AlgoLine7.12) 2041 0 R (AlgoLine7.13) 2042 0 R (AlgoLine7.14) 2043 0 R (AlgoLine7.15) 2044 0 R (AlgoLine7.16) 2045 0 R] -/Limits [(AlgoLine7.11) (AlgoLine7.16)] +/Names [(AlgoLine5.1) 1817 0 R (AlgoLine5.10) 1827 0 R (AlgoLine5.11) 1828 0 R (AlgoLine5.12) 1829 0 R (AlgoLine5.13) 1830 0 R (AlgoLine5.14) 1831 0 R] +/Limits [(AlgoLine5.1) (AlgoLine5.14)] >> endobj 2918 0 obj << -/Names [(AlgoLine7.17) 2046 0 R (AlgoLine7.18) 2047 0 R (AlgoLine7.19) 2048 0 R (AlgoLine7.2) 2031 0 R (AlgoLine7.20) 2049 0 R (AlgoLine7.21) 2050 0 R] -/Limits [(AlgoLine7.17) (AlgoLine7.21)] +/Names [(AlgoLine5.15) 1832 0 R (AlgoLine5.16) 1833 0 R (AlgoLine5.17) 1834 0 R (AlgoLine5.2) 1819 0 R (AlgoLine5.3) 1820 0 R (AlgoLine5.4) 1821 0 R] +/Limits [(AlgoLine5.15) (AlgoLine5.4)] >> endobj 2919 0 obj << -/Names [(AlgoLine7.22) 2051 0 R (AlgoLine7.23) 2052 0 R (AlgoLine7.24) 2053 0 R (AlgoLine7.25) 2054 0 R (AlgoLine7.26) 2055 0 R (AlgoLine7.27) 2056 0 R] -/Limits [(AlgoLine7.22) (AlgoLine7.27)] +/Names [(AlgoLine5.5) 1822 0 R (AlgoLine5.6) 1823 0 R (AlgoLine5.7) 1824 0 R (AlgoLine5.8) 1825 0 R (AlgoLine5.9) 1826 0 R (AlgoLine6.1) 1848 0 R] +/Limits [(AlgoLine5.5) (AlgoLine6.1)] >> endobj 2920 0 obj << -/Names [(AlgoLine7.28) 2057 0 R (AlgoLine7.29) 2058 0 R (AlgoLine7.3) 2032 0 R (AlgoLine7.30) 2059 0 R (AlgoLine7.31) 2060 0 R (AlgoLine7.32) 2061 0 R] -/Limits [(AlgoLine7.28) (AlgoLine7.32)] +/Names [(AlgoLine6.10) 1857 0 R (AlgoLine6.11) 1858 0 R (AlgoLine6.12) 1859 0 R (AlgoLine6.13) 1860 0 R (AlgoLine6.14) 1861 0 R (AlgoLine6.15) 1862 0 R] +/Limits [(AlgoLine6.10) (AlgoLine6.15)] >> endobj 2921 0 obj << -/Names [(AlgoLine7.33) 2062 0 R (AlgoLine7.34) 2063 0 R (AlgoLine7.35) 2064 0 R (AlgoLine7.4) 2033 0 R (AlgoLine7.5) 2034 0 R (AlgoLine7.6) 2035 0 R] -/Limits [(AlgoLine7.33) (AlgoLine7.6)] +/Names [(AlgoLine6.16) 1863 0 R (AlgoLine6.17) 1864 0 R (AlgoLine6.18) 1865 0 R (AlgoLine6.19) 1866 0 R (AlgoLine6.2) 1849 0 R (AlgoLine6.20) 1867 0 R] +/Limits [(AlgoLine6.16) (AlgoLine6.20)] >> endobj 2922 0 obj << -/Names [(AlgoLine7.7) 2036 0 R (AlgoLine7.8) 2037 0 R (AlgoLine7.9) 2038 0 R (AlgoLine8.1) 2090 0 R (AlgoLine8.2) 2091 0 R (AlgoLine8.3) 2092 0 R] -/Limits [(AlgoLine7.7) (AlgoLine8.3)] +/Names [(AlgoLine6.21) 1868 0 R (AlgoLine6.22) 1869 0 R (AlgoLine6.23) 1870 0 R (AlgoLine6.3) 1850 0 R (AlgoLine6.4) 1851 0 R (AlgoLine6.5) 1852 0 R] +/Limits [(AlgoLine6.21) (AlgoLine6.5)] >> endobj 2923 0 obj << -/Names [(AlgoLine8.4) 2093 0 R (AlgoLine8.5) 2094 0 R (AlgoLine8.6) 2095 0 R (AlgoLine8.7) 2096 0 R (AlgoLine9.1) 2250 0 R (AlgoLine9.2) 2251 0 R] -/Limits [(AlgoLine8.4) (AlgoLine9.2)] +/Names [(AlgoLine6.6) 1853 0 R (AlgoLine6.7) 1854 0 R (AlgoLine6.8) 1855 0 R (AlgoLine6.9) 1856 0 R (AlgoLine7.1) 2033 0 R (AlgoLine7.10) 2042 0 R] +/Limits [(AlgoLine6.6) (AlgoLine7.10)] >> endobj 2924 0 obj << -/Names [(AlgoLine9.3) 2252 0 R (AlgoLine9.4) 2253 0 R (AlgoLine9.5) 2254 0 R (AlgoLine9.6) 2255 0 R (Doc-Start) 379 0 R (Item.1) 655 0 R] -/Limits [(AlgoLine9.3) (Item.1)] +/Names [(AlgoLine7.11) 2043 0 R (AlgoLine7.12) 2044 0 R (AlgoLine7.13) 2045 0 R (AlgoLine7.14) 2046 0 R (AlgoLine7.15) 2047 0 R (AlgoLine7.16) 2048 0 R] +/Limits [(AlgoLine7.11) (AlgoLine7.16)] >> endobj 2925 0 obj << -/Names [(Item.10) 676 0 R (Item.11) 1119 0 R (Item.12) 1139 0 R (Item.13) 1140 0 R (Item.14) 1586 0 R (Item.15) 1587 0 R] -/Limits [(Item.10) (Item.15)] +/Names [(AlgoLine7.17) 2049 0 R (AlgoLine7.18) 2050 0 R (AlgoLine7.19) 2051 0 R (AlgoLine7.2) 2034 0 R (AlgoLine7.20) 2052 0 R (AlgoLine7.21) 2053 0 R] +/Limits [(AlgoLine7.17) (AlgoLine7.21)] >> endobj 2926 0 obj << -/Names [(Item.16) 1588 0 R (Item.17) 1589 0 R (Item.18) 1653 0 R (Item.19) 1664 0 R (Item.2) 658 0 R (Item.20) 1666 0 R] -/Limits [(Item.16) (Item.20)] +/Names [(AlgoLine7.22) 2054 0 R (AlgoLine7.23) 2055 0 R (AlgoLine7.24) 2056 0 R (AlgoLine7.25) 2057 0 R (AlgoLine7.26) 2058 0 R (AlgoLine7.27) 2059 0 R] +/Limits [(AlgoLine7.22) (AlgoLine7.27)] >> endobj 2927 0 obj << -/Names [(Item.21) 1667 0 R (Item.22) 1669 0 R (Item.23) 1670 0 R (Item.24) 1760 0 R (Item.25) 1773 0 R (Item.26) 1838 0 R] -/Limits [(Item.21) (Item.26)] +/Names [(AlgoLine7.28) 2060 0 R (AlgoLine7.29) 2061 0 R (AlgoLine7.3) 2035 0 R (AlgoLine7.30) 2062 0 R (AlgoLine7.31) 2063 0 R (AlgoLine7.32) 2064 0 R] +/Limits [(AlgoLine7.28) (AlgoLine7.32)] >> endobj 2928 0 obj << -/Names [(Item.27) 1839 0 R (Item.28) 1840 0 R (Item.29) 1926 0 R (Item.3) 659 0 R (Item.30) 1930 0 R (Item.31) 2106 0 R] -/Limits [(Item.27) (Item.31)] +/Names [(AlgoLine7.33) 2065 0 R (AlgoLine7.34) 2066 0 R (AlgoLine7.35) 2067 0 R (AlgoLine7.4) 2036 0 R (AlgoLine7.5) 2037 0 R (AlgoLine7.6) 2038 0 R] +/Limits [(AlgoLine7.33) (AlgoLine7.6)] >> endobj 2929 0 obj << -/Names [(Item.32) 2107 0 R (Item.33) 2116 0 R (Item.34) 2117 0 R (Item.35) 2118 0 R (Item.36) 2119 0 R (Item.37) 2248 0 R] -/Limits [(Item.32) (Item.37)] +/Names [(AlgoLine7.7) 2039 0 R (AlgoLine7.8) 2040 0 R (AlgoLine7.9) 2041 0 R (AlgoLine8.1) 2097 0 R (AlgoLine8.2) 2098 0 R (AlgoLine8.3) 2099 0 R] +/Limits [(AlgoLine7.7) (AlgoLine8.3)] >> endobj 2930 0 obj << -/Names [(Item.38) 2249 0 R (Item.4) 664 0 R (Item.5) 665 0 R (Item.6) 666 0 R (Item.7) 673 0 R (Item.8) 674 0 R] -/Limits [(Item.38) (Item.8)] +/Names [(AlgoLine8.4) 2100 0 R (AlgoLine8.5) 2101 0 R (AlgoLine8.6) 2102 0 R (AlgoLine8.7) 2103 0 R (AlgoLine9.1) 2258 0 R (AlgoLine9.2) 2259 0 R] +/Limits [(AlgoLine8.4) (AlgoLine9.2)] >> endobj 2931 0 obj << -/Names [(Item.9) 675 0 R (algocfline.1) 949 0 R (algocfline.2) 1339 0 R (algocfline.3) 1350 0 R (algocfline.4) 1779 0 R (algocfline.5) 1780 0 R] -/Limits [(Item.9) (algocfline.5)] +/Names [(AlgoLine9.3) 2260 0 R (AlgoLine9.4) 2261 0 R (AlgoLine9.5) 2262 0 R (AlgoLine9.6) 2263 0 R (Doc-Start) 379 0 R (Item.1) 655 0 R] +/Limits [(AlgoLine9.3) (Item.1)] >> endobj 2932 0 obj << -/Names [(algocfline.6) 1781 0 R (algocfline.7) 1895 0 R (algocfline.8) 2089 0 R (algocfline.9) 2240 0 R (chapter*.1) 494 0 R (chapter*.3) 2664 0 R] -/Limits [(algocfline.6) (chapter*.3)] +/Names [(Item.10) 676 0 R (Item.11) 1119 0 R (Item.12) 1139 0 R (Item.13) 1140 0 R (Item.14) 1581 0 R (Item.15) 1595 0 R] +/Limits [(Item.10) (Item.15)] >> endobj 2933 0 obj << -/Names [(chapter*.4) 2716 0 R (chapter*.5) 2807 0 R (chapter.1) 6 0 R (chapter.10) 366 0 R (chapter.11) 370 0 R (chapter.2) 10 0 R] -/Limits [(chapter*.4) (chapter.2)] +/Names [(Item.16) 1596 0 R (Item.17) 1597 0 R (Item.18) 1663 0 R (Item.19) 1665 0 R (Item.2) 658 0 R (Item.20) 1769 0 R] +/Limits [(Item.16) (Item.20)] >> endobj 2934 0 obj << -/Names [(chapter.3) 42 0 R (chapter.4) 70 0 R (chapter.5) 122 0 R (chapter.6) 186 0 R (chapter.7) 242 0 R (chapter.8) 306 0 R] -/Limits [(chapter.3) (chapter.8)] +/Names [(Item.21) 1772 0 R (Item.22) 1835 0 R (Item.23) 1836 0 R (Item.24) 1837 0 R (Item.25) 1924 0 R (Item.26) 1964 0 R] +/Limits [(Item.21) (Item.26)] >> endobj 2935 0 obj << -/Names [(chapter.9) 338 0 R (cite.1093941) 816 0 R (cite.1467423) 852 0 R (cite.1521458) 808 0 R (cite.4287006) 779 0 R (cite.4310076) 952 0 R] -/Limits [(chapter.9) (cite.4310076)] +/Names [(Item.27) 2113 0 R (Item.28) 2114 0 R (Item.29) 2123 0 R (Item.3) 659 0 R (Item.30) 2124 0 R (Item.31) 2125 0 R] +/Limits [(Item.27) (Item.31)] >> endobj 2936 0 obj << -/Names [(cite.4563095) 1142 0 R (cite.4587843) 809 0 R (cite.5170921) 1156 0 R (cite.5206542) 903 0 R (cite.5402362) 888 0 R (cite.5459410) 1257 0 R] -/Limits [(cite.4563095) (cite.5459410)] +/Names [(Item.32) 2126 0 R (Item.33) 2256 0 R (Item.34) 2257 0 R (Item.4) 664 0 R (Item.5) 665 0 R (Item.6) 666 0 R] +/Limits [(Item.32) (Item.6)] >> endobj 2937 0 obj << -/Names [(cite.5767240) 1107 0 R (cite.6036776) 1592 0 R (cite.6288187) 887 0 R (cite.710815) 807 0 R (cite.BlellochTR90) 1472 0 R (cite.BuadesCM06) 812 0 R] -/Limits [(cite.5767240) (cite.BuadesCM06)] +/Names [(Item.7) 673 0 R (Item.8) 674 0 R (Item.9) 675 0 R (algocfline.1) 949 0 R (algocfline.2) 1339 0 R (algocfline.3) 1350 0 R] +/Limits [(Item.7) (algocfline.3)] >> endobj 2938 0 obj << -/Names [(cite.CUDAPG) 616 0 R (cite.Caselles99topographicmaps) 698 0 R (cite.ChesnaudRB99) 1103 0 R (cite.Dabov06imagedenoising) 853 0 R (cite.Dabov09bm3dimage) 854 0 R (cite.Daubechies:1992:TLW:130655) 815 0 R] -/Limits [(cite.CUDAPG) (cite.Daubechies:1992:TLW:130655)] +/Names [(algocfline.4) 1773 0 R (algocfline.5) 1782 0 R (algocfline.6) 1783 0 R (algocfline.7) 1884 0 R (algocfline.8) 2096 0 R (algocfline.9) 2248 0 R] +/Limits [(algocfline.4) (algocfline.9)] >> endobj 2939 0 obj << -/Names [(cite.GallandBR03) 1104 0 R (cite.GermainR01) 1105 0 R (cite.KassWT88) 1082 0 R (cite.Mallat:2008:WTS:1525499) 814 0 R (cite.PALHANOXAVIERDEFONTES) 919 0 R (cite.Roberts:2010:WGA:1921479.1921499) 1216 0 R] -/Limits [(cite.GallandBR03) (cite.Roberts:2010:WGA:1921479.1921499)] +/Names [(chapter*.1) 494 0 R (chapter*.3) 2671 0 R (chapter*.4) 2723 0 R (chapter*.5) 2814 0 R (chapter.1) 6 0 R (chapter.10) 366 0 R] +/Limits [(chapter*.1) (chapter.10)] >> endobj 2940 0 obj << -/Names [(cite.Vineet:2009:FMS:1572769.1572796) 1122 0 R (cite.Wang04imagequality) 744 0 R (cite.Zahn:1971:GMD:1309266.1309359) 990 0 R (cite.adalsteinsson1994fast) 1099 0 R (cite.agarwal2002exact) 1045 0 R (cite.aldinucci2012parallel) 893 0 R] -/Limits [(cite.Vineet:2009:FMS:1572769.1572796) (cite.aldinucci2012parallel)] +/Names [(chapter.11) 370 0 R (chapter.2) 10 0 R (chapter.3) 42 0 R (chapter.4) 70 0 R (chapter.5) 122 0 R (chapter.6) 186 0 R] +/Limits [(chapter.11) (chapter.6)] >> endobj 2941 0 obj << -/Names [(cite.arbelaez2011contour) 1108 0 R (cite.arora1998approximation) 1046 0 R (cite.bauer2009segmentation) 1237 0 R (cite.bertaux2004speckle) 813 0 R (cite.boykov2004experimental) 1020 0 R (cite.bresenham1965algorithm) 1259 0 R] -/Limits [(cite.arbelaez2011contour) (cite.bresenham1965algorithm)] +/Names [(chapter.7) 242 0 R (chapter.8) 306 0 R (chapter.9) 338 0 R (cite.1093941) 816 0 R (cite.1467423) 852 0 R (cite.1521458) 808 0 R] +/Limits [(chapter.7) (cite.1521458)] >> endobj 2942 0 obj << -/Names [(cite.caselles97) 1618 0 R (cite.cates2004gist) 1214 0 R (cite.chandran2009computational) 1021 0 R (cite.che2008performance) 1144 0 R (cite.chen09) 889 0 R (cite.cheng1995mean) 1049 0 R] -/Limits [(cite.caselles97) (cite.cheng1995mean)] +/Names [(cite.4287006) 779 0 R (cite.4310076) 952 0 R (cite.4563095) 1142 0 R (cite.4587843) 809 0 R (cite.5170921) 1156 0 R (cite.5206542) 903 0 R] +/Limits [(cite.4287006) (cite.5206542)] >> endobj 2943 0 obj << -/Names [(cite.cherkassky1997implementing) 1022 0 R (cite.cmla2009Kes) 867 0 R (cite.cohen1993surface) 1101 0 R (cite.coil) 743 0 R (cite.comaniciu1999mean) 1051 0 R (cite.comaniciu2002mean) 1052 0 R] -/Limits [(cite.cherkassky1997implementing) (cite.comaniciu2002mean)] +/Names [(cite.5402362) 888 0 R (cite.5459410) 1257 0 R (cite.5767240) 1107 0 R (cite.6036776) 1604 0 R (cite.6288187) 887 0 R (cite.710815) 807 0 R] +/Limits [(cite.5402362) (cite.710815)] >> endobj 2944 0 obj << -/Names [(cite.convolutionsoup) 868 0 R (cite.cutrona1990synthetic) 699 0 R (cite.dixit2005gpu) 1123 0 R (cite.elad2006image) 818 0 R (cite.felzenszwalb2004efficient) 994 0 R (cite.fluck2006gpu) 1120 0 R] -/Limits [(cite.convolutionsoup) (cite.fluck2006gpu)] +/Names [(cite.BlellochTR90) 1472 0 R (cite.BuadesCM06) 812 0 R (cite.CUDAPG) 616 0 R (cite.Caselles99topographicmaps) 698 0 R (cite.ChesnaudRB99) 1103 0 R (cite.Dabov06imagedenoising) 853 0 R] +/Limits [(cite.BlellochTR90) (cite.Dabov06imagedenoising)] >> endobj 2945 0 obj << -/Names [(cite.foley1994introduction) 1050 0 R (cite.ford1955simple) 1019 0 R (cite.fukunaga1975estimation) 1048 0 R (cite.fulkerson2012really) 1160 0 R (cite.galland2005minimal) 1106 0 R (cite.graphcutscuda) 1141 0 R] -/Limits [(cite.foley1994introduction) (cite.graphcutscuda)] +/Names [(cite.Dabov09bm3dimage) 854 0 R (cite.Daubechies:1992:TLW:130655) 815 0 R (cite.GallandBR03) 1104 0 R (cite.GermainR01) 1105 0 R (cite.KassWT88) 1082 0 R (cite.Mallat:2008:WTS:1525499) 814 0 R] +/Limits [(cite.Dabov09bm3dimage) (cite.Mallat:2008:WTS:1525499)] >> endobj 2946 0 obj << -/Names [(cite.healey1994radiometric) 722 0 R (cite.hochbaum2013simplifications) 1023 0 R (cite.humphrey1924psychology) 951 0 R (cite.jeong2009scalable) 1215 0 R (cite.kddcup99) 1145 0 R (cite.keselman1998extraction) 1053 0 R] -/Limits [(cite.healey1994radiometric) (cite.keselman1998extraction)] +/Names [(cite.PALHANOXAVIERDEFONTES) 919 0 R (cite.Roberts:2010:WGA:1921479.1921499) 1216 0 R (cite.Vineet:2009:FMS:1572769.1572796) 1122 0 R (cite.Wang04imagequality) 744 0 R (cite.Zahn:1971:GMD:1309266.1309359) 990 0 R (cite.adalsteinsson1994fast) 1099 0 R] +/Limits [(cite.PALHANOXAVIERDEFONTES) (cite.adalsteinsson1994fast)] >> endobj 2947 0 obj << -/Names [(cite.kmeansgpuopengl) 1157 0 R (cite.kodakccd) 723 0 R (cite.kohli2007dynamic) 1143 0 R (cite.lefohn2003inter) 1211 0 R (cite.lefohn2003interactive) 1121 0 R (cite.lefohn2005streaming) 1213 0 R] -/Limits [(cite.kmeansgpuopengl) (cite.lefohn2005streaming)] +/Names [(cite.agarwal2002exact) 1045 0 R (cite.aldinucci2012parallel) 893 0 R (cite.arbelaez2011contour) 1108 0 R (cite.arora1998approximation) 1046 0 R (cite.bauer2009segmentation) 1237 0 R (cite.bertaux2004speckle) 813 0 R] +/Limits [(cite.agarwal2002exact) (cite.bertaux2004speckle)] >> endobj 2948 0 obj << -/Names [(cite.li2009mean) 1158 0 R (cite.li2011robust) 1238 0 R (cite.macqueen1967some) 1024 0 R (cite.mancuso2001introduction) 713 0 R (cite.martin2001database) 1258 0 R (cite.matheron75) 1617 0 R] -/Limits [(cite.li2009mean) (cite.matheron75)] +/Names [(cite.boykov2004experimental) 1020 0 R (cite.bresenham1965algorithm) 1259 0 R (cite.caselles97) 1618 0 R (cite.cates2004gist) 1214 0 R (cite.chandran2009computational) 1021 0 R (cite.che2008performance) 1144 0 R] +/Limits [(cite.boykov2004experimental) (cite.che2008performance)] >> endobj 2949 0 obj << -/Names [(cite.medianggems5) 2120 0 R (cite.nlmeansgpubelge) 920 0 R (cite.osher1988fronts) 1098 0 R (cite.pelleg2000x) 1047 0 R (cite.perrot2013fine) 2230 0 R (cite.perrotbookgpu) 2231 0 R] -/Limits [(cite.medianggems5) (cite.perrotbookgpu)] +/Names [(cite.chen09) 889 0 R (cite.cheng1995mean) 1049 0 R (cite.cherkassky1997implementing) 1022 0 R (cite.cmla2009Kes) 867 0 R (cite.cohen1993surface) 1101 0 R (cite.coil) 743 0 R] +/Limits [(cite.chen09) (cite.coil)] >> endobj 2950 0 obj << -/Names [(cite.perrotlniv) 2025 0 R (cite.psnrhvsm) 1974 0 R (cite.ronfard1994region) 1102 0 R (cite.rumpf2001level) 1212 0 R (cite.sanchez2013highly) 891 0 R (cite.sanchezICASSP12) 2229 0 R] -/Limits [(cite.perrotlniv) (cite.sanchezICASSP12)] +/Names [(cite.comaniciu1999mean) 1051 0 R (cite.comaniciu2002mean) 1052 0 R (cite.convolutionsoup) 868 0 R (cite.cutrona1990synthetic) 699 0 R (cite.dixit2005gpu) 1123 0 R (cite.elad2006image) 818 0 R] +/Limits [(cite.comaniciu1999mean) (cite.elad2006image)] >> endobj 2951 0 obj << -/Names [(cite.sethian1996fast) 1100 0 R (cite.shi2000normalized) 995 0 R (cite.snakegvf06) 1236 0 R (cite.snakegvfopencl12) 1239 0 R (cite.strang1999discrete) 817 0 R (cite.theuwissen2001ccd) 714 0 R] -/Limits [(cite.sethian1996fast) (cite.theuwissen2001ccd)] +/Names [(cite.felzenszwalb2004efficient) 994 0 R (cite.fluck2006gpu) 1120 0 R (cite.foley1994introduction) 1050 0 R (cite.ford1955simple) 1019 0 R (cite.fukunaga1975estimation) 1048 0 R (cite.fulkerson2012really) 1160 0 R] +/Limits [(cite.felzenszwalb2004efficient) (cite.fulkerson2012really)] >> endobj 2952 0 obj << -/Names [(cite.tid2008a) 1972 0 R (cite.tukey77) 778 0 R (cite.vedaldi2008quick) 1159 0 R (cite.volkov2010better) 1267 0 R (cite.wang2001image) 992 0 R (cite.wang2003image) 993 0 R] -/Limits [(cite.tid2008a) (cite.wang2003image)] +/Names [(cite.galland2005minimal) 1106 0 R (cite.graphcutscuda) 1141 0 R (cite.healey1994radiometric) 722 0 R (cite.hochbaum2013simplifications) 1023 0 R (cite.humphrey1924psychology) 951 0 R (cite.jeong2009scalable) 1215 0 R] +/Limits [(cite.galland2005minimal) (cite.jeong2009scalable)] >> endobj 2953 0 obj << -/Names [(cite.wong2010demystifying) 643 0 R (cite.wu1993optimal) 991 0 R (cite.xiao2010efficient) 1191 0 R (cite.zheng2011performance) 904 0 R (cite.zheng2012fast) 1256 0 R (equation.4.1.1) 763 0 R] -/Limits [(cite.wong2010demystifying) (equation.4.1.1)] +/Names [(cite.kddcup99) 1145 0 R (cite.keselman1998extraction) 1053 0 R (cite.kmeansgpuopengl) 1157 0 R (cite.kodakccd) 723 0 R (cite.kohli2007dynamic) 1143 0 R (cite.lefohn2003inter) 1211 0 R] +/Limits [(cite.kddcup99) (cite.lefohn2003inter)] >> endobj 2954 0 obj << -/Names [(equation.6.2.1) 1296 0 R (equation.6.2.10) 1319 0 R (equation.6.2.11) 1320 0 R (equation.6.2.12) 1321 0 R (equation.6.2.13) 1332 0 R (equation.6.2.2) 1297 0 R] -/Limits [(equation.6.2.1) (equation.6.2.2)] +/Names [(cite.lefohn2003interactive) 1121 0 R (cite.lefohn2005streaming) 1213 0 R (cite.li2009mean) 1158 0 R (cite.li2011robust) 1238 0 R (cite.macqueen1967some) 1024 0 R (cite.mancuso2001introduction) 713 0 R] +/Limits [(cite.lefohn2003interactive) (cite.mancuso2001introduction)] >> endobj 2955 0 obj << -/Names [(equation.6.2.3) 1298 0 R (equation.6.2.4) 1299 0 R (equation.6.2.5) 1300 0 R (equation.6.2.6) 1301 0 R (equation.6.2.7) 1316 0 R (equation.6.2.8) 1317 0 R] -/Limits [(equation.6.2.3) (equation.6.2.8)] +/Names [(cite.martin2001database) 1258 0 R (cite.matheron75) 1617 0 R (cite.medianggems5) 2128 0 R (cite.nlmeansgpubelge) 920 0 R (cite.osher1988fronts) 1098 0 R (cite.pelleg2000x) 1047 0 R] +/Limits [(cite.martin2001database) (cite.pelleg2000x)] >> endobj 2956 0 obj << -/Names [(equation.6.2.9) 1318 0 R (equation.7.2.1) 1638 0 R (equation.7.2.2) 1639 0 R (equation.7.2.3) 1640 0 R (equation.7.2.4) 1641 0 R (equation.7.2.5) 1642 0 R] -/Limits [(equation.6.2.9) (equation.7.2.5)] +/Names [(cite.perrot2013fine) 2238 0 R (cite.perrotbookgpu) 2239 0 R (cite.perrotlniv) 2028 0 R (cite.psnrhvsm) 2002 0 R (cite.ronfard1994region) 1102 0 R (cite.rumpf2001level) 1212 0 R] +/Limits [(cite.perrot2013fine) (cite.rumpf2001level)] >> endobj 2957 0 obj << -/Names [(equation.7.2.6) 1654 0 R (equation.7.2.7) 1665 0 R (equation.7.2.8) 1656 0 R (equation.7.3.10) 1762 0 R (equation.7.3.11) 1876 0 R (equation.7.3.9) 1761 0 R] -/Limits [(equation.7.2.6) (equation.7.3.9)] +/Names [(cite.sanchez2013highly) 891 0 R (cite.sanchezICASSP12) 2237 0 R (cite.sethian1996fast) 1100 0 R (cite.shi2000normalized) 995 0 R (cite.snakegvf06) 1236 0 R (cite.snakegvfopencl12) 1239 0 R] +/Limits [(cite.sanchez2013highly) (cite.snakegvfopencl12)] >> endobj 2958 0 obj << -/Names [(equation.7.5.12) 1927 0 R (equation.7.5.13) 1928 0 R (equation.7.5.14) 1929 0 R (equation.7.5.15) 1931 0 R (equation.7.5.16) 1968 0 R (equation.7.5.17) 1969 0 R] -/Limits [(equation.7.5.12) (equation.7.5.17)] +/Names [(cite.strang1999discrete) 817 0 R (cite.theuwissen2001ccd) 714 0 R (cite.tid2008a) 1971 0 R (cite.tukey77) 778 0 R (cite.van2004detection) 1654 0 R (cite.vedaldi2008quick) 1159 0 R] +/Limits [(cite.strang1999discrete) (cite.vedaldi2008quick)] >> endobj 2959 0 obj << -/Names [(equation.7.5.18) 1970 0 R (equation.7.5.19) 1971 0 R (figure.2.1) 615 0 R (figure.2.2) 617 0 R (figure.2.3) 641 0 R (figure.2.4) 644 0 R] -/Limits [(equation.7.5.18) (figure.2.4)] +/Names [(cite.volkov2010better) 1267 0 R (cite.wang2001image) 992 0 R (cite.wang2003image) 993 0 R (cite.wong2010demystifying) 643 0 R (cite.wu1993optimal) 991 0 R (cite.xiao2010efficient) 1191 0 R] +/Limits [(cite.volkov2010better) (cite.xiao2010efficient)] >> endobj 2960 0 obj << -/Names [(figure.4.1) 742 0 R (figure.4.2) 765 0 R (figure.4.3) 777 0 R (figure.4.4) 810 0 R (figure.4.5) 851 0 R (figure.4.6) 855 0 R] -/Limits [(figure.4.1) (figure.4.6)] +/Names [(cite.zheng2011performance) 904 0 R (cite.zheng2012fast) 1256 0 R (equation.4.1.1) 763 0 R (equation.6.2.1) 1296 0 R (equation.6.2.10) 1319 0 R (equation.6.2.11) 1320 0 R] +/Limits [(cite.zheng2011performance) (equation.6.2.11)] >> endobj 2961 0 obj << -/Names [(figure.4.7) 866 0 R (figure.4.8) 902 0 R (figure.4.9) 905 0 R (figure.5.1) 953 0 R (figure.5.10) 1233 0 R (figure.5.11) 1260 0 R] -/Limits [(figure.4.7) (figure.5.11)] +/Names [(equation.6.2.12) 1321 0 R (equation.6.2.13) 1332 0 R (equation.6.2.2) 1297 0 R (equation.6.2.3) 1298 0 R (equation.6.2.4) 1299 0 R (equation.6.2.5) 1300 0 R] +/Limits [(equation.6.2.12) (equation.6.2.5)] >> endobj 2962 0 obj << -/Names [(figure.5.2) 996 0 R (figure.5.3) 1044 0 R (figure.5.4) 1054 0 R (figure.5.5) 1080 0 R (figure.5.6) 1138 0 R (figure.5.7) 1186 0 R] -/Limits [(figure.5.2) (figure.5.7)] +/Names [(equation.6.2.6) 1301 0 R (equation.6.2.7) 1316 0 R (equation.6.2.8) 1317 0 R (equation.6.2.9) 1318 0 R (equation.7.2.1) 1637 0 R (equation.7.2.2) 1638 0 R] +/Limits [(equation.6.2.6) (equation.7.2.2)] >> endobj 2963 0 obj << -/Names [(figure.5.8) 1190 0 R (figure.5.9) 1230 0 R (figure.6.1) 1322 0 R (figure.6.10) 1544 0 R (figure.6.11) 1570 0 R (figure.6.12) 1598 0 R] -/Limits [(figure.5.8) (figure.6.12)] +/Names [(equation.7.2.3) 1639 0 R (equation.7.2.4) 1640 0 R (equation.7.2.5) 1641 0 R (equation.7.2.6) 1664 0 R (equation.7.2.7) 1666 0 R (equation.7.2.8) 1655 0 R] +/Limits [(equation.7.2.3) (equation.7.2.8)] >> endobj 2964 0 obj << -/Names [(figure.6.2) 1407 0 R (figure.6.3) 1408 0 R (figure.6.4) 1443 0 R (figure.6.5) 1447 0 R (figure.6.6) 1471 0 R (figure.6.7) 1473 0 R] -/Limits [(figure.6.2) (figure.6.7)] +/Names [(equation.7.3.10) 1771 0 R (equation.7.3.11) 1871 0 R (equation.7.3.9) 1770 0 R (equation.7.5.12) 1925 0 R (equation.7.5.13) 1926 0 R (equation.7.5.14) 1963 0 R] +/Limits [(equation.7.3.10) (equation.7.5.14)] >> endobj 2965 0 obj << -/Names [(figure.6.8) 1507 0 R (figure.6.9) 1529 0 R (figure.7.1) 1628 0 R (figure.7.10) 1884 0 R (figure.7.11) 1877 0 R (figure.7.12) 1894 0 R] -/Limits [(figure.6.8) (figure.7.12)] +/Names [(equation.7.5.15) 1965 0 R (equation.7.5.16) 1966 0 R (equation.7.5.17) 1967 0 R (equation.7.5.18) 1968 0 R (equation.7.5.19) 1969 0 R (equation.7.5.20) 1970 0 R] +/Limits [(equation.7.5.15) (equation.7.5.20)] >> endobj 2966 0 obj << -/Names [(figure.7.13) 1920 0 R (figure.7.14) 2011 0 R (figure.7.15) 2024 0 R (figure.7.2) 1629 0 R (figure.7.3) 1652 0 R (figure.7.4) 1704 0 R] -/Limits [(figure.7.13) (figure.7.4)] +/Names [(figure.2.1) 615 0 R (figure.2.2) 617 0 R (figure.2.3) 641 0 R (figure.2.4) 644 0 R (figure.4.1) 742 0 R (figure.4.2) 765 0 R] +/Limits [(figure.2.1) (figure.4.2)] >> endobj 2967 0 obj << -/Names [(figure.7.5) 1738 0 R (figure.7.6) 1739 0 R (figure.7.7) 1741 0 R (figure.7.8) 1778 0 R (figure.7.9) 1805 0 R (figure.8.1) 2121 0 R] -/Limits [(figure.7.5) (figure.8.1)] +/Names [(figure.4.3) 777 0 R (figure.4.4) 810 0 R (figure.4.5) 851 0 R (figure.4.6) 855 0 R (figure.4.7) 866 0 R (figure.4.8) 902 0 R] +/Limits [(figure.4.3) (figure.4.8)] >> endobj 2968 0 obj << -/Names [(figure.8.2) 2127 0 R (figure.8.3) 2135 0 R (figure.8.4) 2213 0 R (figure.9.1) 2308 0 R (figure.9.2) 2623 0 R (lstlisting.8.1) 2145 0 R] -/Limits [(figure.8.2) (lstlisting.8.1)] +/Names [(figure.4.9) 905 0 R (figure.5.1) 953 0 R (figure.5.10) 1233 0 R (figure.5.11) 1260 0 R (figure.5.2) 996 0 R (figure.5.3) 1044 0 R] +/Limits [(figure.4.9) (figure.5.3)] >> endobj 2969 0 obj << -/Names [(lstlisting.9.1) 2256 0 R (lstlisting.9.2) 2320 0 R (lstlisting.9.3) 2393 0 R (lstlisting.9.4) 2455 0 R (lstlisting.9.5) 2532 0 R (lstnumber.8.1.1) 2146 0 R] -/Limits [(lstlisting.9.1) (lstnumber.8.1.1)] +/Names [(figure.5.4) 1054 0 R (figure.5.5) 1080 0 R (figure.5.6) 1138 0 R (figure.5.7) 1186 0 R (figure.5.8) 1190 0 R (figure.5.9) 1230 0 R] +/Limits [(figure.5.4) (figure.5.9)] >> endobj 2970 0 obj << -/Names [(lstnumber.8.1.10) 2155 0 R (lstnumber.8.1.11) 2156 0 R (lstnumber.8.1.12) 2157 0 R (lstnumber.8.1.13) 2158 0 R (lstnumber.8.1.14) 2159 0 R (lstnumber.8.1.15) 2160 0 R] -/Limits [(lstnumber.8.1.10) (lstnumber.8.1.15)] +/Names [(figure.6.1) 1322 0 R (figure.6.10) 1554 0 R (figure.6.11) 1572 0 R (figure.6.12) 1594 0 R (figure.6.2) 1407 0 R (figure.6.3) 1408 0 R] +/Limits [(figure.6.1) (figure.6.3)] >> endobj 2971 0 obj << -/Names [(lstnumber.8.1.16) 2161 0 R (lstnumber.8.1.17) 2162 0 R (lstnumber.8.1.18) 2163 0 R (lstnumber.8.1.19) 2164 0 R (lstnumber.8.1.2) 2147 0 R (lstnumber.8.1.20) 2165 0 R] -/Limits [(lstnumber.8.1.16) (lstnumber.8.1.20)] +/Names [(figure.6.4) 1443 0 R (figure.6.5) 1447 0 R (figure.6.6) 1471 0 R (figure.6.7) 1473 0 R (figure.6.8) 1507 0 R (figure.6.9) 1533 0 R] +/Limits [(figure.6.4) (figure.6.9)] >> endobj 2972 0 obj << -/Names [(lstnumber.8.1.21) 2166 0 R (lstnumber.8.1.22) 2167 0 R (lstnumber.8.1.23) 2168 0 R (lstnumber.8.1.24) 2169 0 R (lstnumber.8.1.25) 2170 0 R (lstnumber.8.1.26) 2171 0 R] -/Limits [(lstnumber.8.1.21) (lstnumber.8.1.26)] +/Names [(figure.7.1) 1628 0 R (figure.7.10) 1894 0 R (figure.7.11) 1872 0 R (figure.7.12) 1886 0 R (figure.7.13) 1910 0 R (figure.7.14) 2001 0 R] +/Limits [(figure.7.1) (figure.7.14)] >> endobj 2973 0 obj << -/Names [(lstnumber.8.1.27) 2172 0 R (lstnumber.8.1.28) 2173 0 R (lstnumber.8.1.29) 2174 0 R (lstnumber.8.1.3) 2148 0 R (lstnumber.8.1.30) 2175 0 R (lstnumber.8.1.31) 2176 0 R] -/Limits [(lstnumber.8.1.27) (lstnumber.8.1.31)] +/Names [(figure.7.15) 2021 0 R (figure.7.2) 1629 0 R (figure.7.3) 1652 0 R (figure.7.4) 1689 0 R (figure.7.5) 1735 0 R (figure.7.6) 1737 0 R] +/Limits [(figure.7.15) (figure.7.6)] >> endobj 2974 0 obj << -/Names [(lstnumber.8.1.32) 2177 0 R (lstnumber.8.1.33) 2178 0 R (lstnumber.8.1.34) 2179 0 R (lstnumber.8.1.35) 2180 0 R (lstnumber.8.1.36) 2181 0 R (lstnumber.8.1.37) 2182 0 R] -/Limits [(lstnumber.8.1.32) (lstnumber.8.1.37)] +/Names [(figure.7.7) 1738 0 R (figure.7.8) 1784 0 R (figure.7.9) 1802 0 R (figure.8.1) 2129 0 R (figure.8.2) 2135 0 R (figure.8.3) 2143 0 R] +/Limits [(figure.7.7) (figure.8.3)] >> endobj 2975 0 obj << -/Names [(lstnumber.8.1.38) 2183 0 R (lstnumber.8.1.39) 2184 0 R (lstnumber.8.1.4) 2149 0 R (lstnumber.8.1.40) 2185 0 R (lstnumber.8.1.41) 2186 0 R (lstnumber.8.1.42) 2187 0 R] -/Limits [(lstnumber.8.1.38) (lstnumber.8.1.42)] +/Names [(figure.8.4) 2220 0 R (figure.9.1) 2315 0 R (figure.9.2) 2631 0 R (lstlisting.8.1) 2152 0 R (lstlisting.9.1) 2264 0 R (lstlisting.9.2) 2327 0 R] +/Limits [(figure.8.4) (lstlisting.9.2)] >> endobj 2976 0 obj << -/Names [(lstnumber.8.1.43) 2188 0 R (lstnumber.8.1.44) 2189 0 R (lstnumber.8.1.45) 2190 0 R (lstnumber.8.1.46) 2191 0 R (lstnumber.8.1.47) 2192 0 R (lstnumber.8.1.48) 2193 0 R] -/Limits [(lstnumber.8.1.43) (lstnumber.8.1.48)] +/Names [(lstlisting.9.3) 2401 0 R (lstlisting.9.4) 2463 0 R (lstlisting.9.5) 2539 0 R (lstnumber.8.1.1) 2153 0 R (lstnumber.8.1.10) 2162 0 R (lstnumber.8.1.11) 2163 0 R] +/Limits [(lstlisting.9.3) (lstnumber.8.1.11)] >> endobj 2977 0 obj << -/Names [(lstnumber.8.1.49) 2194 0 R (lstnumber.8.1.5) 2150 0 R (lstnumber.8.1.50) 2195 0 R (lstnumber.8.1.51) 2196 0 R (lstnumber.8.1.52) 2197 0 R (lstnumber.8.1.53) 2198 0 R] -/Limits [(lstnumber.8.1.49) (lstnumber.8.1.53)] +/Names [(lstnumber.8.1.12) 2164 0 R (lstnumber.8.1.13) 2165 0 R (lstnumber.8.1.14) 2166 0 R (lstnumber.8.1.15) 2167 0 R (lstnumber.8.1.16) 2168 0 R (lstnumber.8.1.17) 2169 0 R] +/Limits [(lstnumber.8.1.12) (lstnumber.8.1.17)] >> endobj 2978 0 obj << -/Names [(lstnumber.8.1.54) 2199 0 R (lstnumber.8.1.55) 2200 0 R (lstnumber.8.1.6) 2151 0 R (lstnumber.8.1.7) 2152 0 R (lstnumber.8.1.8) 2153 0 R (lstnumber.8.1.9) 2154 0 R] -/Limits [(lstnumber.8.1.54) (lstnumber.8.1.9)] +/Names [(lstnumber.8.1.18) 2170 0 R (lstnumber.8.1.19) 2171 0 R (lstnumber.8.1.2) 2154 0 R (lstnumber.8.1.20) 2172 0 R (lstnumber.8.1.21) 2173 0 R (lstnumber.8.1.22) 2174 0 R] +/Limits [(lstnumber.8.1.18) (lstnumber.8.1.22)] >> endobj 2979 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.1.1) 2257 0 R (lstnumber.9.1.10) 2266 0 R (lstnumber.9.1.11) 2267 0 R (lstnumber.9.1.12) 2268 0 R (lstnumber.9.1.13) 2269 0 R (lstnumber.9.1.14) 2270 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.1.1) (lstnumber.9.1.14)] +/Names [(lstnumber.8.1.23) 2175 0 R (lstnumber.8.1.24) 2176 0 R (lstnumber.8.1.25) 2177 0 R (lstnumber.8.1.26) 2178 0 R (lstnumber.8.1.27) 2179 0 R (lstnumber.8.1.28) 2180 0 R] +/Limits [(lstnumber.8.1.23) (lstnumber.8.1.28)] >> endobj 2980 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.1.15) 2271 0 R (lstnumber.9.1.16) 2272 0 R (lstnumber.9.1.17) 2273 0 R (lstnumber.9.1.18) 2274 0 R (lstnumber.9.1.19) 2275 0 R (lstnumber.9.1.2) 2258 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.1.15) (lstnumber.9.1.2)] +/Names [(lstnumber.8.1.29) 2181 0 R (lstnumber.8.1.3) 2155 0 R (lstnumber.8.1.30) 2182 0 R (lstnumber.8.1.31) 2183 0 R (lstnumber.8.1.32) 2184 0 R (lstnumber.8.1.33) 2185 0 R] +/Limits [(lstnumber.8.1.29) (lstnumber.8.1.33)] >> endobj 2981 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.1.20) 2276 0 R (lstnumber.9.1.21) 2277 0 R (lstnumber.9.1.22) 2278 0 R (lstnumber.9.1.23) 2279 0 R (lstnumber.9.1.24) 2280 0 R (lstnumber.9.1.25) 2281 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.1.20) (lstnumber.9.1.25)] +/Names [(lstnumber.8.1.34) 2186 0 R (lstnumber.8.1.35) 2187 0 R (lstnumber.8.1.36) 2188 0 R (lstnumber.8.1.37) 2189 0 R (lstnumber.8.1.38) 2190 0 R (lstnumber.8.1.39) 2191 0 R] +/Limits [(lstnumber.8.1.34) (lstnumber.8.1.39)] >> endobj 2982 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.1.26) 2282 0 R (lstnumber.9.1.27) 2283 0 R (lstnumber.9.1.28) 2284 0 R (lstnumber.9.1.29) 2285 0 R (lstnumber.9.1.3) 2259 0 R (lstnumber.9.1.30) 2286 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.1.26) (lstnumber.9.1.30)] +/Names [(lstnumber.8.1.4) 2156 0 R (lstnumber.8.1.40) 2192 0 R (lstnumber.8.1.41) 2193 0 R (lstnumber.8.1.42) 2194 0 R (lstnumber.8.1.43) 2195 0 R (lstnumber.8.1.44) 2196 0 R] +/Limits [(lstnumber.8.1.4) (lstnumber.8.1.44)] >> endobj 2983 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.1.31) 2287 0 R (lstnumber.9.1.4) 2260 0 R (lstnumber.9.1.5) 2261 0 R (lstnumber.9.1.6) 2262 0 R (lstnumber.9.1.7) 2263 0 R (lstnumber.9.1.8) 2264 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.1.31) (lstnumber.9.1.8)] +/Names [(lstnumber.8.1.45) 2197 0 R (lstnumber.8.1.46) 2198 0 R (lstnumber.8.1.47) 2199 0 R (lstnumber.8.1.48) 2200 0 R (lstnumber.8.1.49) 2201 0 R (lstnumber.8.1.5) 2157 0 R] +/Limits [(lstnumber.8.1.45) (lstnumber.8.1.5)] >> endobj 2984 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.1.9) 2265 0 R (lstnumber.9.2.1) 2325 0 R (lstnumber.9.2.10) 2334 0 R (lstnumber.9.2.11) 2335 0 R (lstnumber.9.2.12) 2336 0 R (lstnumber.9.2.13) 2337 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.1.9) (lstnumber.9.2.13)] +/Names [(lstnumber.8.1.50) 2202 0 R (lstnumber.8.1.51) 2203 0 R (lstnumber.8.1.52) 2204 0 R (lstnumber.8.1.53) 2205 0 R (lstnumber.8.1.54) 2206 0 R (lstnumber.8.1.55) 2207 0 R] +/Limits [(lstnumber.8.1.50) (lstnumber.8.1.55)] >> endobj 2985 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.2.14) 2338 0 R (lstnumber.9.2.15) 2339 0 R (lstnumber.9.2.16) 2340 0 R (lstnumber.9.2.17) 2341 0 R (lstnumber.9.2.18) 2342 0 R (lstnumber.9.2.19) 2343 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.2.14) (lstnumber.9.2.19)] +/Names [(lstnumber.8.1.6) 2158 0 R (lstnumber.8.1.7) 2159 0 R (lstnumber.8.1.8) 2160 0 R (lstnumber.8.1.9) 2161 0 R (lstnumber.9.1.1) 2265 0 R (lstnumber.9.1.10) 2274 0 R] +/Limits [(lstnumber.8.1.6) (lstnumber.9.1.10)] >> endobj 2986 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.2.2) 2326 0 R (lstnumber.9.2.20) 2344 0 R (lstnumber.9.2.21) 2345 0 R (lstnumber.9.2.22) 2346 0 R (lstnumber.9.2.23) 2347 0 R (lstnumber.9.2.24) 2348 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.2.2) (lstnumber.9.2.24)] +/Names [(lstnumber.9.1.11) 2275 0 R (lstnumber.9.1.12) 2276 0 R (lstnumber.9.1.13) 2277 0 R (lstnumber.9.1.14) 2278 0 R (lstnumber.9.1.15) 2279 0 R (lstnumber.9.1.16) 2280 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.1.11) (lstnumber.9.1.16)] >> endobj 2987 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.2.25) 2349 0 R (lstnumber.9.2.26) 2350 0 R (lstnumber.9.2.27) 2351 0 R (lstnumber.9.2.28) 2352 0 R (lstnumber.9.2.29) 2353 0 R (lstnumber.9.2.3) 2327 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.2.25) (lstnumber.9.2.3)] +/Names [(lstnumber.9.1.17) 2281 0 R (lstnumber.9.1.18) 2282 0 R (lstnumber.9.1.19) 2283 0 R (lstnumber.9.1.2) 2266 0 R (lstnumber.9.1.20) 2284 0 R (lstnumber.9.1.21) 2285 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.1.17) (lstnumber.9.1.21)] >> endobj 2988 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.2.30) 2354 0 R (lstnumber.9.2.31) 2355 0 R (lstnumber.9.2.32) 2356 0 R (lstnumber.9.2.33) 2357 0 R (lstnumber.9.2.34) 2358 0 R (lstnumber.9.2.35) 2359 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.2.30) (lstnumber.9.2.35)] +/Names [(lstnumber.9.1.22) 2286 0 R (lstnumber.9.1.23) 2287 0 R (lstnumber.9.1.24) 2288 0 R (lstnumber.9.1.25) 2289 0 R (lstnumber.9.1.26) 2290 0 R (lstnumber.9.1.27) 2291 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.1.22) (lstnumber.9.1.27)] >> endobj 2989 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.2.36) 2360 0 R (lstnumber.9.2.37) 2361 0 R (lstnumber.9.2.38) 2362 0 R (lstnumber.9.2.39) 2363 0 R (lstnumber.9.2.4) 2328 0 R (lstnumber.9.2.40) 2364 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.2.36) (lstnumber.9.2.40)] +/Names [(lstnumber.9.1.28) 2292 0 R (lstnumber.9.1.29) 2293 0 R (lstnumber.9.1.3) 2267 0 R (lstnumber.9.1.30) 2294 0 R (lstnumber.9.1.31) 2295 0 R (lstnumber.9.1.4) 2268 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.1.28) (lstnumber.9.1.4)] >> endobj 2990 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.2.41) 2365 0 R (lstnumber.9.2.42) 2366 0 R (lstnumber.9.2.43) 2367 0 R (lstnumber.9.2.44) 2368 0 R (lstnumber.9.2.45) 2369 0 R (lstnumber.9.2.46) 2370 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.2.41) (lstnumber.9.2.46)] +/Names [(lstnumber.9.1.5) 2269 0 R (lstnumber.9.1.6) 2270 0 R (lstnumber.9.1.7) 2271 0 R (lstnumber.9.1.8) 2272 0 R (lstnumber.9.1.9) 2273 0 R (lstnumber.9.2.1) 2332 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.1.5) (lstnumber.9.2.1)] >> endobj 2991 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.2.47) 2371 0 R (lstnumber.9.2.48) 2372 0 R (lstnumber.9.2.49) 2373 0 R (lstnumber.9.2.5) 2329 0 R (lstnumber.9.2.50) 2374 0 R (lstnumber.9.2.51) 2375 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.2.47) (lstnumber.9.2.51)] +/Names [(lstnumber.9.2.10) 2341 0 R (lstnumber.9.2.11) 2342 0 R (lstnumber.9.2.12) 2343 0 R (lstnumber.9.2.13) 2344 0 R (lstnumber.9.2.14) 2345 0 R (lstnumber.9.2.15) 2346 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.2.10) (lstnumber.9.2.15)] >> endobj 2992 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.2.52) 2376 0 R (lstnumber.9.2.53) 2377 0 R (lstnumber.9.2.54) 2378 0 R (lstnumber.9.2.55) 2379 0 R (lstnumber.9.2.56) 2380 0 R (lstnumber.9.2.57) 2381 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.2.52) (lstnumber.9.2.57)] +/Names [(lstnumber.9.2.16) 2347 0 R (lstnumber.9.2.17) 2348 0 R (lstnumber.9.2.18) 2349 0 R (lstnumber.9.2.19) 2350 0 R (lstnumber.9.2.2) 2333 0 R (lstnumber.9.2.20) 2351 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.2.16) (lstnumber.9.2.20)] >> endobj 2993 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.2.58) 2382 0 R (lstnumber.9.2.59) 2383 0 R (lstnumber.9.2.6) 2330 0 R (lstnumber.9.2.60) 2384 0 R (lstnumber.9.2.61) 2385 0 R (lstnumber.9.2.62) 2386 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.2.58) (lstnumber.9.2.62)] +/Names [(lstnumber.9.2.21) 2352 0 R (lstnumber.9.2.22) 2353 0 R (lstnumber.9.2.23) 2354 0 R (lstnumber.9.2.24) 2355 0 R (lstnumber.9.2.25) 2356 0 R (lstnumber.9.2.26) 2357 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.2.21) (lstnumber.9.2.26)] >> endobj 2994 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.2.7) 2331 0 R (lstnumber.9.2.8) 2332 0 R (lstnumber.9.2.9) 2333 0 R (lstnumber.9.3.1) 2394 0 R (lstnumber.9.3.10) 2407 0 R (lstnumber.9.3.11) 2408 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.2.7) (lstnumber.9.3.11)] +/Names [(lstnumber.9.2.27) 2358 0 R (lstnumber.9.2.28) 2359 0 R (lstnumber.9.2.29) 2360 0 R (lstnumber.9.2.3) 2334 0 R (lstnumber.9.2.30) 2361 0 R (lstnumber.9.2.31) 2362 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.2.27) (lstnumber.9.2.31)] >> endobj 2995 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.3.12) 2409 0 R (lstnumber.9.3.13) 2410 0 R (lstnumber.9.3.14) 2411 0 R (lstnumber.9.3.15) 2412 0 R (lstnumber.9.3.16) 2413 0 R (lstnumber.9.3.17) 2414 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.3.12) (lstnumber.9.3.17)] +/Names [(lstnumber.9.2.32) 2363 0 R (lstnumber.9.2.33) 2364 0 R (lstnumber.9.2.34) 2365 0 R (lstnumber.9.2.35) 2366 0 R (lstnumber.9.2.36) 2367 0 R (lstnumber.9.2.37) 2368 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.2.32) (lstnumber.9.2.37)] >> endobj 2996 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.3.18) 2415 0 R (lstnumber.9.3.19) 2416 0 R (lstnumber.9.3.2) 2395 0 R (lstnumber.9.3.20) 2417 0 R (lstnumber.9.3.21) 2418 0 R (lstnumber.9.3.22) 2419 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.3.18) (lstnumber.9.3.22)] +/Names [(lstnumber.9.2.38) 2369 0 R (lstnumber.9.2.39) 2370 0 R (lstnumber.9.2.4) 2335 0 R (lstnumber.9.2.40) 2371 0 R (lstnumber.9.2.41) 2372 0 R (lstnumber.9.2.42) 2373 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.2.38) (lstnumber.9.2.42)] >> endobj 2997 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.3.23) 2420 0 R (lstnumber.9.3.24) 2421 0 R (lstnumber.9.3.25) 2422 0 R (lstnumber.9.3.26) 2423 0 R (lstnumber.9.3.27) 2424 0 R (lstnumber.9.3.28) 2425 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.3.23) (lstnumber.9.3.28)] +/Names [(lstnumber.9.2.43) 2374 0 R (lstnumber.9.2.44) 2375 0 R (lstnumber.9.2.45) 2376 0 R (lstnumber.9.2.46) 2377 0 R (lstnumber.9.2.47) 2378 0 R (lstnumber.9.2.48) 2379 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.2.43) (lstnumber.9.2.48)] >> endobj 2998 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.3.29) 2426 0 R (lstnumber.9.3.3) 2396 0 R (lstnumber.9.3.30) 2427 0 R (lstnumber.9.3.31) 2428 0 R (lstnumber.9.3.32) 2429 0 R (lstnumber.9.3.33) 2430 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.3.29) (lstnumber.9.3.33)] +/Names [(lstnumber.9.2.49) 2380 0 R (lstnumber.9.2.5) 2336 0 R (lstnumber.9.2.50) 2381 0 R (lstnumber.9.2.51) 2382 0 R (lstnumber.9.2.52) 2383 0 R (lstnumber.9.2.53) 2384 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.2.49) (lstnumber.9.2.53)] >> endobj 2999 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.3.34) 2431 0 R (lstnumber.9.3.35) 2432 0 R (lstnumber.9.3.36) 2433 0 R (lstnumber.9.3.37) 2434 0 R (lstnumber.9.3.38) 2435 0 R (lstnumber.9.3.39) 2436 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.3.34) (lstnumber.9.3.39)] +/Names [(lstnumber.9.2.54) 2385 0 R (lstnumber.9.2.55) 2386 0 R (lstnumber.9.2.56) 2387 0 R (lstnumber.9.2.57) 2388 0 R (lstnumber.9.2.58) 2389 0 R (lstnumber.9.2.59) 2390 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.2.54) (lstnumber.9.2.59)] >> endobj 3000 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.3.4) 2397 0 R (lstnumber.9.3.40) 2437 0 R (lstnumber.9.3.41) 2438 0 R (lstnumber.9.3.42) 2439 0 R (lstnumber.9.3.43) 2440 0 R (lstnumber.9.3.44) 2441 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.3.4) (lstnumber.9.3.44)] +/Names [(lstnumber.9.2.6) 2337 0 R (lstnumber.9.2.60) 2391 0 R (lstnumber.9.2.61) 2392 0 R (lstnumber.9.2.62) 2393 0 R (lstnumber.9.2.7) 2338 0 R (lstnumber.9.2.8) 2339 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.2.6) (lstnumber.9.2.8)] >> endobj 3001 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.3.45) 2442 0 R (lstnumber.9.3.46) 2443 0 R (lstnumber.9.3.47) 2444 0 R (lstnumber.9.3.48) 2445 0 R (lstnumber.9.3.49) 2446 0 R (lstnumber.9.3.5) 2398 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.3.45) (lstnumber.9.3.5)] +/Names [(lstnumber.9.2.9) 2340 0 R (lstnumber.9.3.1) 2402 0 R (lstnumber.9.3.10) 2415 0 R (lstnumber.9.3.11) 2416 0 R (lstnumber.9.3.12) 2417 0 R (lstnumber.9.3.13) 2418 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.2.9) (lstnumber.9.3.13)] >> endobj 3002 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.3.50) 2447 0 R (lstnumber.9.3.51) 2448 0 R (lstnumber.9.3.52) 2449 0 R (lstnumber.9.3.53) 2450 0 R (lstnumber.9.3.54) 2451 0 R (lstnumber.9.3.55) 2452 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.3.50) (lstnumber.9.3.55)] +/Names [(lstnumber.9.3.14) 2419 0 R (lstnumber.9.3.15) 2420 0 R (lstnumber.9.3.16) 2421 0 R (lstnumber.9.3.17) 2422 0 R (lstnumber.9.3.18) 2423 0 R (lstnumber.9.3.19) 2424 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.3.14) (lstnumber.9.3.19)] >> endobj 3003 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.3.56) 2453 0 R (lstnumber.9.3.57) 2454 0 R (lstnumber.9.3.6) 2399 0 R (lstnumber.9.3.7) 2400 0 R (lstnumber.9.3.8) 2401 0 R (lstnumber.9.3.9) 2402 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.3.56) (lstnumber.9.3.9)] +/Names [(lstnumber.9.3.2) 2403 0 R (lstnumber.9.3.20) 2425 0 R (lstnumber.9.3.21) 2426 0 R (lstnumber.9.3.22) 2427 0 R (lstnumber.9.3.23) 2428 0 R (lstnumber.9.3.24) 2429 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.3.2) (lstnumber.9.3.24)] >> endobj 3004 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.4.1) 2456 0 R (lstnumber.9.4.10) 2465 0 R (lstnumber.9.4.11) 2466 0 R (lstnumber.9.4.12) 2467 0 R (lstnumber.9.4.13) 2468 0 R (lstnumber.9.4.14) 2469 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.4.1) (lstnumber.9.4.14)] +/Names [(lstnumber.9.3.25) 2430 0 R (lstnumber.9.3.26) 2431 0 R (lstnumber.9.3.27) 2432 0 R (lstnumber.9.3.28) 2433 0 R (lstnumber.9.3.29) 2434 0 R (lstnumber.9.3.3) 2404 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.3.25) (lstnumber.9.3.3)] >> endobj 3005 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.4.15) 2470 0 R (lstnumber.9.4.16) 2471 0 R (lstnumber.9.4.17) 2472 0 R (lstnumber.9.4.18) 2483 0 R (lstnumber.9.4.19) 2484 0 R (lstnumber.9.4.2) 2457 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.4.15) (lstnumber.9.4.2)] +/Names [(lstnumber.9.3.30) 2435 0 R (lstnumber.9.3.31) 2436 0 R (lstnumber.9.3.32) 2437 0 R (lstnumber.9.3.33) 2438 0 R (lstnumber.9.3.34) 2439 0 R (lstnumber.9.3.35) 2440 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.3.30) (lstnumber.9.3.35)] >> endobj 3006 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.4.20) 2485 0 R (lstnumber.9.4.21) 2486 0 R (lstnumber.9.4.22) 2487 0 R (lstnumber.9.4.23) 2488 0 R (lstnumber.9.4.24) 2489 0 R (lstnumber.9.4.25) 2490 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.4.20) (lstnumber.9.4.25)] +/Names [(lstnumber.9.3.36) 2441 0 R (lstnumber.9.3.37) 2442 0 R (lstnumber.9.3.38) 2443 0 R (lstnumber.9.3.39) 2444 0 R (lstnumber.9.3.4) 2405 0 R (lstnumber.9.3.40) 2445 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.3.36) (lstnumber.9.3.40)] >> endobj 3007 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.4.26) 2491 0 R (lstnumber.9.4.27) 2492 0 R (lstnumber.9.4.28) 2493 0 R (lstnumber.9.4.29) 2494 0 R (lstnumber.9.4.3) 2458 0 R (lstnumber.9.4.30) 2495 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.4.26) (lstnumber.9.4.30)] +/Names [(lstnumber.9.3.41) 2446 0 R (lstnumber.9.3.42) 2447 0 R (lstnumber.9.3.43) 2448 0 R (lstnumber.9.3.44) 2449 0 R (lstnumber.9.3.45) 2450 0 R (lstnumber.9.3.46) 2451 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.3.41) (lstnumber.9.3.46)] >> endobj 3008 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.4.31) 2496 0 R (lstnumber.9.4.32) 2497 0 R (lstnumber.9.4.33) 2498 0 R (lstnumber.9.4.34) 2499 0 R (lstnumber.9.4.35) 2500 0 R (lstnumber.9.4.36) 2501 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.4.31) (lstnumber.9.4.36)] +/Names [(lstnumber.9.3.47) 2452 0 R (lstnumber.9.3.48) 2453 0 R (lstnumber.9.3.49) 2454 0 R (lstnumber.9.3.5) 2406 0 R (lstnumber.9.3.50) 2455 0 R (lstnumber.9.3.51) 2456 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.3.47) (lstnumber.9.3.51)] >> endobj 3009 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.4.37) 2502 0 R (lstnumber.9.4.38) 2503 0 R (lstnumber.9.4.39) 2504 0 R (lstnumber.9.4.4) 2459 0 R (lstnumber.9.4.40) 2505 0 R (lstnumber.9.4.41) 2506 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.4.37) (lstnumber.9.4.41)] +/Names [(lstnumber.9.3.52) 2457 0 R (lstnumber.9.3.53) 2458 0 R (lstnumber.9.3.54) 2459 0 R (lstnumber.9.3.55) 2460 0 R (lstnumber.9.3.56) 2461 0 R (lstnumber.9.3.57) 2462 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.3.52) (lstnumber.9.3.57)] >> endobj 3010 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.4.42) 2507 0 R (lstnumber.9.4.43) 2508 0 R (lstnumber.9.4.44) 2509 0 R (lstnumber.9.4.45) 2510 0 R (lstnumber.9.4.46) 2511 0 R (lstnumber.9.4.47) 2512 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.4.42) (lstnumber.9.4.47)] +/Names [(lstnumber.9.3.6) 2407 0 R (lstnumber.9.3.7) 2408 0 R (lstnumber.9.3.8) 2409 0 R (lstnumber.9.3.9) 2410 0 R (lstnumber.9.4.1) 2464 0 R (lstnumber.9.4.10) 2473 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.3.6) (lstnumber.9.4.10)] >> endobj 3011 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.4.48) 2513 0 R (lstnumber.9.4.49) 2514 0 R (lstnumber.9.4.5) 2460 0 R (lstnumber.9.4.50) 2515 0 R (lstnumber.9.4.51) 2516 0 R (lstnumber.9.4.52) 2517 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.4.48) (lstnumber.9.4.52)] +/Names [(lstnumber.9.4.11) 2474 0 R (lstnumber.9.4.12) 2475 0 R (lstnumber.9.4.13) 2476 0 R (lstnumber.9.4.14) 2477 0 R (lstnumber.9.4.15) 2478 0 R (lstnumber.9.4.16) 2479 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.4.11) (lstnumber.9.4.16)] >> endobj 3012 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.4.53) 2518 0 R (lstnumber.9.4.54) 2519 0 R (lstnumber.9.4.55) 2520 0 R (lstnumber.9.4.56) 2521 0 R (lstnumber.9.4.57) 2522 0 R (lstnumber.9.4.58) 2523 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.4.53) (lstnumber.9.4.58)] +/Names [(lstnumber.9.4.17) 2480 0 R (lstnumber.9.4.18) 2490 0 R (lstnumber.9.4.19) 2491 0 R (lstnumber.9.4.2) 2465 0 R (lstnumber.9.4.20) 2492 0 R (lstnumber.9.4.21) 2493 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.4.17) (lstnumber.9.4.21)] >> endobj 3013 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.4.59) 2524 0 R (lstnumber.9.4.6) 2461 0 R (lstnumber.9.4.60) 2525 0 R (lstnumber.9.4.7) 2462 0 R (lstnumber.9.4.8) 2463 0 R (lstnumber.9.4.9) 2464 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.4.59) (lstnumber.9.4.9)] +/Names [(lstnumber.9.4.22) 2494 0 R (lstnumber.9.4.23) 2495 0 R (lstnumber.9.4.24) 2496 0 R (lstnumber.9.4.25) 2497 0 R (lstnumber.9.4.26) 2498 0 R (lstnumber.9.4.27) 2499 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.4.22) (lstnumber.9.4.27)] >> endobj 3014 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.5.1) 2533 0 R (lstnumber.9.5.10) 2542 0 R (lstnumber.9.5.11) 2543 0 R (lstnumber.9.5.12) 2544 0 R (lstnumber.9.5.13) 2545 0 R (lstnumber.9.5.14) 2546 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.5.1) (lstnumber.9.5.14)] +/Names [(lstnumber.9.4.28) 2500 0 R (lstnumber.9.4.29) 2501 0 R (lstnumber.9.4.3) 2466 0 R (lstnumber.9.4.30) 2502 0 R (lstnumber.9.4.31) 2503 0 R (lstnumber.9.4.32) 2504 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.4.28) (lstnumber.9.4.32)] >> endobj 3015 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.5.15) 2547 0 R (lstnumber.9.5.16) 2548 0 R (lstnumber.9.5.17) 2549 0 R (lstnumber.9.5.18) 2550 0 R (lstnumber.9.5.19) 2551 0 R (lstnumber.9.5.2) 2534 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.5.15) (lstnumber.9.5.2)] +/Names [(lstnumber.9.4.33) 2505 0 R (lstnumber.9.4.34) 2506 0 R (lstnumber.9.4.35) 2507 0 R (lstnumber.9.4.36) 2508 0 R (lstnumber.9.4.37) 2509 0 R (lstnumber.9.4.38) 2510 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.4.33) (lstnumber.9.4.38)] >> endobj 3016 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.5.20) 2552 0 R (lstnumber.9.5.21) 2553 0 R (lstnumber.9.5.22) 2554 0 R (lstnumber.9.5.23) 2555 0 R (lstnumber.9.5.24) 2556 0 R (lstnumber.9.5.25) 2557 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.5.20) (lstnumber.9.5.25)] +/Names [(lstnumber.9.4.39) 2511 0 R (lstnumber.9.4.4) 2467 0 R (lstnumber.9.4.40) 2512 0 R (lstnumber.9.4.41) 2513 0 R (lstnumber.9.4.42) 2514 0 R (lstnumber.9.4.43) 2515 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.4.39) (lstnumber.9.4.43)] >> endobj 3017 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.5.26) 2558 0 R (lstnumber.9.5.27) 2559 0 R (lstnumber.9.5.28) 2560 0 R (lstnumber.9.5.29) 2561 0 R (lstnumber.9.5.3) 2535 0 R (lstnumber.9.5.30) 2562 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.5.26) (lstnumber.9.5.30)] +/Names [(lstnumber.9.4.44) 2516 0 R (lstnumber.9.4.45) 2517 0 R (lstnumber.9.4.46) 2518 0 R (lstnumber.9.4.47) 2519 0 R (lstnumber.9.4.48) 2520 0 R (lstnumber.9.4.49) 2521 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.4.44) (lstnumber.9.4.49)] >> endobj 3018 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.5.31) 2563 0 R (lstnumber.9.5.32) 2564 0 R (lstnumber.9.5.33) 2565 0 R (lstnumber.9.5.34) 2566 0 R (lstnumber.9.5.35) 2567 0 R (lstnumber.9.5.36) 2568 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.5.31) (lstnumber.9.5.36)] +/Names [(lstnumber.9.4.5) 2468 0 R (lstnumber.9.4.50) 2522 0 R (lstnumber.9.4.51) 2523 0 R (lstnumber.9.4.52) 2524 0 R (lstnumber.9.4.53) 2525 0 R (lstnumber.9.4.54) 2526 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.4.5) (lstnumber.9.4.54)] >> endobj 3019 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.5.37) 2569 0 R (lstnumber.9.5.38) 2570 0 R (lstnumber.9.5.39) 2571 0 R (lstnumber.9.5.4) 2536 0 R (lstnumber.9.5.40) 2572 0 R (lstnumber.9.5.41) 2573 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.5.37) (lstnumber.9.5.41)] +/Names [(lstnumber.9.4.55) 2527 0 R (lstnumber.9.4.56) 2528 0 R (lstnumber.9.4.57) 2529 0 R (lstnumber.9.4.58) 2530 0 R (lstnumber.9.4.59) 2531 0 R (lstnumber.9.4.6) 2469 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.4.55) (lstnumber.9.4.6)] >> endobj 3020 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.5.42) 2574 0 R (lstnumber.9.5.43) 2575 0 R (lstnumber.9.5.44) 2576 0 R (lstnumber.9.5.45) 2577 0 R (lstnumber.9.5.46) 2578 0 R (lstnumber.9.5.47) 2579 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.5.42) (lstnumber.9.5.47)] +/Names [(lstnumber.9.4.60) 2532 0 R (lstnumber.9.4.7) 2470 0 R (lstnumber.9.4.8) 2471 0 R (lstnumber.9.4.9) 2472 0 R (lstnumber.9.5.1) 2540 0 R (lstnumber.9.5.10) 2549 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.4.60) (lstnumber.9.5.10)] >> endobj 3021 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.5.48) 2580 0 R (lstnumber.9.5.49) 2581 0 R (lstnumber.9.5.5) 2537 0 R (lstnumber.9.5.50) 2582 0 R (lstnumber.9.5.51) 2583 0 R (lstnumber.9.5.52) 2584 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.5.48) (lstnumber.9.5.52)] +/Names [(lstnumber.9.5.11) 2550 0 R (lstnumber.9.5.12) 2551 0 R (lstnumber.9.5.13) 2552 0 R (lstnumber.9.5.14) 2553 0 R (lstnumber.9.5.15) 2554 0 R (lstnumber.9.5.16) 2555 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.5.11) (lstnumber.9.5.16)] >> endobj 3022 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.5.53) 2585 0 R (lstnumber.9.5.54) 2586 0 R (lstnumber.9.5.55) 2609 0 R (lstnumber.9.5.56) 2610 0 R (lstnumber.9.5.57) 2611 0 R (lstnumber.9.5.58) 2612 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.5.53) (lstnumber.9.5.58)] +/Names [(lstnumber.9.5.17) 2556 0 R (lstnumber.9.5.18) 2557 0 R (lstnumber.9.5.19) 2558 0 R (lstnumber.9.5.2) 2541 0 R (lstnumber.9.5.20) 2559 0 R (lstnumber.9.5.21) 2560 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.5.17) (lstnumber.9.5.21)] >> endobj 3023 0 obj << -/Names [(lstnumber.9.5.6) 2538 0 R (lstnumber.9.5.7) 2539 0 R (lstnumber.9.5.8) 2540 0 R (lstnumber.9.5.9) 2541 0 R (page.1) 493 0 R (page.10) 604 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.5.6) (page.10)] +/Names [(lstnumber.9.5.22) 2561 0 R (lstnumber.9.5.23) 2562 0 R (lstnumber.9.5.24) 2563 0 R (lstnumber.9.5.25) 2564 0 R (lstnumber.9.5.26) 2565 0 R (lstnumber.9.5.27) 2566 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.5.22) (lstnumber.9.5.27)] >> endobj 3024 0 obj << -/Names [(page.100) 2072 0 R (page.101) 2081 0 R (page.102) 2088 0 R (page.103) 2105 0 R (page.104) 2115 0 R (page.105) 2126 0 R] -/Limits [(page.100) (page.105)] +/Names [(lstnumber.9.5.28) 2567 0 R (lstnumber.9.5.29) 2568 0 R (lstnumber.9.5.3) 2542 0 R (lstnumber.9.5.30) 2569 0 R (lstnumber.9.5.31) 2570 0 R (lstnumber.9.5.32) 2571 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.5.28) (lstnumber.9.5.32)] >> endobj 3025 0 obj << -/Names [(page.106) 2134 0 R (page.107) 2144 0 R (page.108) 2210 0 R (page.109) 2221 0 R (page.11) 614 0 R (page.110) 2228 0 R] -/Limits [(page.106) (page.110)] +/Names [(lstnumber.9.5.33) 2572 0 R (lstnumber.9.5.34) 2573 0 R (lstnumber.9.5.35) 2574 0 R (lstnumber.9.5.36) 2575 0 R (lstnumber.9.5.37) 2576 0 R (lstnumber.9.5.38) 2577 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.5.33) (lstnumber.9.5.38)] >> endobj 3026 0 obj << -/Names [(page.111) 2239 0 R (page.112) 2247 0 R (page.113) 2296 0 R (page.114) 2305 0 R (page.115) 2318 0 R (page.116) 2324 0 R] -/Limits [(page.111) (page.116)] +/Names [(lstnumber.9.5.39) 2578 0 R (lstnumber.9.5.4) 2543 0 R (lstnumber.9.5.40) 2579 0 R (lstnumber.9.5.41) 2580 0 R (lstnumber.9.5.42) 2581 0 R (lstnumber.9.5.43) 2582 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.5.39) (lstnumber.9.5.43)] >> endobj 3027 0 obj << -/Names [(page.117) 2392 0 R (page.118) 2406 0 R (page.119) 2482 0 R (page.12) 625 0 R (page.120) 2531 0 R (page.121) 2608 0 R] -/Limits [(page.117) (page.121)] +/Names [(lstnumber.9.5.44) 2583 0 R (lstnumber.9.5.45) 2584 0 R (lstnumber.9.5.46) 2585 0 R (lstnumber.9.5.47) 2586 0 R (lstnumber.9.5.48) 2587 0 R (lstnumber.9.5.49) 2588 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.5.44) (lstnumber.9.5.49)] >> endobj 3028 0 obj << -/Names [(page.122) 2622 0 R (page.123) 2627 0 R (page.124) 2633 0 R (page.125) 2638 0 R (page.126) 2642 0 R (page.127) 2646 0 R] -/Limits [(page.122) (page.127)] +/Names [(lstnumber.9.5.5) 2544 0 R (lstnumber.9.5.50) 2589 0 R (lstnumber.9.5.51) 2590 0 R (lstnumber.9.5.52) 2591 0 R (lstnumber.9.5.53) 2592 0 R (lstnumber.9.5.54) 2593 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.5.5) (lstnumber.9.5.54)] >> endobj 3029 0 obj << -/Names [(page.128) 2650 0 R (page.129) 2654 0 R (page.13) 640 0 R (page.130) 2658 0 R (page.131) 2663 0 R (page.132) 2668 0 R] -/Limits [(page.128) (page.132)] +/Names [(lstnumber.9.5.55) 2616 0 R (lstnumber.9.5.56) 2617 0 R (lstnumber.9.5.57) 2618 0 R (lstnumber.9.5.58) 2619 0 R (lstnumber.9.5.6) 2545 0 R (lstnumber.9.5.7) 2546 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.5.55) (lstnumber.9.5.7)] >> endobj 3030 0 obj << -/Names [(page.133) 2672 0 R (page.134) 2676 0 R (page.135) 2680 0 R (page.136) 2684 0 R (page.137) 2689 0 R (page.138) 2693 0 R] -/Limits [(page.133) (page.138)] +/Names [(lstnumber.9.5.8) 2547 0 R (lstnumber.9.5.9) 2548 0 R (page.1) 493 0 R (page.10) 604 0 R (page.100) 2071 0 R (page.101) 2076 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.5.8) (page.101)] >> endobj 3031 0 obj << -/Names [(page.139) 2715 0 R (page.14) 648 0 R (page.140) 2739 0 R (page.141) 2761 0 R (page.142) 2778 0 R (page.143) 2784 0 R] -/Limits [(page.139) (page.143)] +/Names [(page.102) 2080 0 R (page.103) 2088 0 R (page.104) 2095 0 R (page.105) 2112 0 R (page.106) 2122 0 R (page.107) 2134 0 R] +/Limits [(page.102) (page.107)] >> endobj 3032 0 obj << -/Names [(page.144) 2788 0 R (page.145) 2806 0 R (page.146) 2830 0 R (page.147) 2834 0 R (page.148) 2839 0 R (page.15) 654 0 R] -/Limits [(page.144) (page.15)] +/Names [(page.108) 2142 0 R (page.109) 2151 0 R (page.11) 614 0 R (page.110) 2217 0 R (page.111) 2228 0 R (page.112) 2235 0 R] +/Limits [(page.108) (page.112)] >> endobj 3033 0 obj << +/Names [(page.113) 2247 0 R (page.114) 2255 0 R (page.115) 2303 0 R (page.116) 2312 0 R (page.117) 2325 0 R (page.118) 2331 0 R] +/Limits [(page.113) (page.118)] +>> endobj +3034 0 obj << +/Names [(page.119) 2400 0 R (page.12) 625 0 R (page.120) 2414 0 R (page.121) 2489 0 R (page.122) 2538 0 R (page.123) 2615 0 R] +/Limits [(page.119) (page.123)] +>> endobj +3035 0 obj << +/Names [(page.124) 2629 0 R (page.125) 2635 0 R (page.126) 2641 0 R (page.127) 2645 0 R (page.128) 2649 0 R (page.129) 2653 0 R] +/Limits [(page.124) (page.129)] +>> endobj +3036 0 obj << +/Names [(page.13) 640 0 R (page.130) 2657 0 R (page.131) 2662 0 R (page.132) 2666 0 R (page.133) 2670 0 R (page.134) 2675 0 R] +/Limits [(page.13) (page.134)] +>> endobj +3037 0 obj << +/Names [(page.135) 2679 0 R (page.136) 2683 0 R (page.137) 2688 0 R (page.138) 2692 0 R (page.139) 2696 0 R (page.14) 648 0 R] +/Limits [(page.135) (page.14)] +>> endobj +3038 0 obj << +/Names [(page.140) 2700 0 R (page.141) 2722 0 R (page.142) 2746 0 R (page.143) 2768 0 R (page.144) 2784 0 R (page.145) 2791 0 R] +/Limits [(page.140) (page.145)] +>> endobj +3039 0 obj << +/Names [(page.146) 2795 0 R (page.147) 2813 0 R (page.148) 2837 0 R (page.149) 2842 0 R (page.15) 654 0 R (page.150) 2847 0 R] +/Limits [(page.146) (page.150)] +>> endobj +3040 0 obj << /Names [(page.16) 663 0 R (page.17) 672 0 R (page.18) 680 0 R (page.19) 684 0 R (page.2) 530 0 R (page.20) 688 0 R] /Limits [(page.16) (page.20)] >> endobj -3034 0 obj << +3041 0 obj << /Names [(page.21) 696 0 R (page.22) 703 0 R (page.23) 710 0 R (page.24) 720 0 R (page.25) 727 0 R (page.26) 731 0 R] /Limits [(page.21) (page.26)] >> endobj -3035 0 obj << +3042 0 obj << /Names [(page.27) 741 0 R (page.28) 759 0 R (page.29) 770 0 R (page.3) 570 0 R (page.30) 806 0 R (page.31) 822 0 R] /Limits [(page.27) (page.31)] >> endobj -3036 0 obj << +3043 0 obj << /Names [(page.32) 847 0 R (page.33) 861 0 R (page.34) 885 0 R (page.35) 901 0 R (page.36) 912 0 R (page.37) 918 0 R] /Limits [(page.32) (page.37)] >> endobj -3037 0 obj << +3044 0 obj << /Names [(page.38) 924 0 R (page.39) 929 0 R (page.4) 575 0 R (page.40) 948 0 R (page.41) 962 0 R (page.42) 989 0 R] /Limits [(page.38) (page.42)] >> endobj -3038 0 obj << +3045 0 obj << /Names [(page.43) 1014 0 R (page.44) 1039 0 R (page.45) 1058 0 R (page.46) 1075 0 R (page.47) 1097 0 R (page.48) 1118 0 R] /Limits [(page.43) (page.48)] >> endobj -3039 0 obj << +3046 0 obj << /Names [(page.49) 1137 0 R (page.5) 580 0 R (page.50) 1155 0 R (page.51) 1181 0 R (page.52) 1209 0 R (page.53) 1229 0 R] /Limits [(page.49) (page.53)] >> endobj -3040 0 obj << +3047 0 obj << /Names [(page.54) 1255 0 R (page.55) 1266 0 R (page.56) 1271 0 R (page.57) 1275 0 R (page.58) 1279 0 R (page.59) 1286 0 R] /Limits [(page.54) (page.59)] >> endobj -3041 0 obj << +3048 0 obj << /Names [(page.6) 584 0 R (page.60) 1295 0 R (page.61) 1315 0 R (page.62) 1331 0 R (page.63) 1338 0 R (page.64) 1365 0 R] /Limits [(page.6) (page.64)] >> endobj -3042 0 obj << +3049 0 obj << /Names [(page.65) 1419 0 R (page.66) 1439 0 R (page.67) 1458 0 R (page.68) 1470 0 R (page.69) 1477 0 R (page.7) 588 0 R] /Limits [(page.65) (page.7)] >> endobj -3043 0 obj << -/Names [(page.70) 1495 0 R (page.71) 1506 0 R (page.72) 1524 0 R (page.73) 1543 0 R (page.74) 1552 0 R (page.75) 1569 0 R] +3050 0 obj << +/Names [(page.70) 1495 0 R (page.71) 1506 0 R (page.72) 1522 0 R (page.73) 1530 0 R (page.74) 1550 0 R (page.75) 1571 0 R] /Limits [(page.70) (page.75)] >> endobj -3044 0 obj << -/Names [(page.76) 1585 0 R (page.77) 1596 0 R (page.78) 1608 0 R (page.79) 1616 0 R (page.8) 592 0 R (page.80) 1625 0 R] +3051 0 obj << +/Names [(page.76) 1580 0 R (page.77) 1592 0 R (page.78) 1608 0 R (page.79) 1616 0 R (page.8) 592 0 R (page.80) 1625 0 R] /Limits [(page.76) (page.80)] >> endobj -3045 0 obj << -/Names [(page.81) 1637 0 R (page.82) 1651 0 R (page.83) 1663 0 R (page.84) 1697 0 R (page.85) 1725 0 R (page.86) 1747 0 R] +3052 0 obj << +/Names [(page.81) 1636 0 R (page.82) 1651 0 R (page.83) 1662 0 R (page.84) 1682 0 R (page.85) 1721 0 R (page.86) 1742 0 R] /Limits [(page.81) (page.86)] >> endobj -3046 0 obj << -/Names [(page.87) 1772 0 R (page.88) 1794 0 R (page.89) 1819 0 R (page.9) 600 0 R (page.90) 1852 0 R (page.91) 1883 0 R] +3053 0 obj << +/Names [(page.87) 1768 0 R (page.88) 1796 0 R (page.89) 1816 0 R (page.9) 600 0 R (page.90) 1847 0 R (page.91) 1881 0 R] /Limits [(page.87) (page.91)] >> endobj -3047 0 obj << -/Names [(page.92) 1891 0 R (page.93) 1911 0 R (page.94) 1925 0 R (page.95) 1967 0 R (page.96) 1986 0 R (page.97) 2017 0 R] +3054 0 obj << +/Names [(page.92) 1893 0 R (page.93) 1907 0 R (page.94) 1915 0 R (page.95) 1962 0 R (page.96) 1976 0 R (page.97) 2014 0 R] /Limits [(page.92) (page.97)] >> endobj -3048 0 obj << -/Names [(page.98) 2029 0 R (page.99) 2068 0 R (page.i) 378 0 R (page.ii) 422 0 R (page.iii) 427 0 R (part.1) 2 0 R] +3055 0 obj << +/Names [(page.98) 2027 0 R (page.99) 2032 0 R (page.i) 378 0 R (page.ii) 422 0 R (page.iii) 427 0 R (part.1) 2 0 R] /Limits [(page.98) (part.1)] >> endobj -3049 0 obj << +3056 0 obj << /Names [(part.2) 38 0 R (part.3) 182 0 R (part.4) 362 0 R (section*.2) 697 0 R (section.2.1) 14 0 R (section.2.2) 18 0 R] /Limits [(part.2) (section.2.2)] >> endobj -3050 0 obj << +3057 0 obj << /Names [(section.2.3) 34 0 R (section.3.1) 46 0 R (section.3.2) 50 0 R (section.4.1) 74 0 R (section.4.2) 102 0 R (section.5.1) 126 0 R] /Limits [(section.2.3) (section.5.1)] >> endobj -3051 0 obj << +3058 0 obj << /Names [(section.5.2) 130 0 R (section.5.3) 146 0 R (section.5.4) 154 0 R (section.5.5) 178 0 R (section.6.1) 190 0 R (section.6.2) 194 0 R] /Limits [(section.5.2) (section.6.2)] >> endobj -3052 0 obj << +3059 0 obj << /Names [(section.6.3) 214 0 R (section.7.1) 246 0 R (section.7.2) 250 0 R (section.7.3) 266 0 R (section.7.4) 286 0 R (section.7.5) 290 0 R] /Limits [(section.6.3) (section.7.5)] >> endobj -3053 0 obj << +3060 0 obj << /Names [(section.7.6) 302 0 R (section.8.1) 310 0 R (section.8.2) 314 0 R (section.8.3) 318 0 R (section.8.4) 330 0 R (section.8.5) 334 0 R] /Limits [(section.7.6) (section.8.5)] >> endobj -3054 0 obj << +3061 0 obj << /Names [(section.9.1) 342 0 R (section.9.2) 346 0 R (section.9.3) 350 0 R (section.9.4) 354 0 R (section.9.5) 358 0 R (subfigure.2.2.1) 626 0 R] /Limits [(section.9.1) (subfigure.2.2.1)] >> endobj -3055 0 obj << +3062 0 obj << /Names [(subfigure.2.2.2) 627 0 R (subfigure.2.3.1) 649 0 R (subfigure.2.3.2) 650 0 R (subfigure.4.1.1) 760 0 R (subfigure.4.1.2) 761 0 R (subfigure.4.1.3) 762 0 R] /Limits [(subfigure.2.2.2) (subfigure.4.1.3)] >> endobj -3056 0 obj << +3063 0 obj << /Names [(subfigure.4.2.1) 771 0 R (subfigure.4.2.2) 772 0 R (subfigure.4.2.3) 773 0 R (subfigure.4.3.1) 774 0 R (subfigure.4.3.2) 775 0 R (subfigure.4.3.3) 776 0 R] /Limits [(subfigure.4.2.1) (subfigure.4.3.3)] >> endobj -3057 0 obj << +3064 0 obj << /Names [(subfigure.4.4.1) 823 0 R (subfigure.4.4.2) 824 0 R (subfigure.4.4.3) 825 0 R (subfigure.4.4.4) 826 0 R (subfigure.4.4.5) 811 0 R (subfigure.4.4.6) 827 0 R] /Limits [(subfigure.4.4.1) (subfigure.4.4.6)] >> endobj -3058 0 obj << +3065 0 obj << /Names [(subfigure.4.4.7) 828 0 R (subfigure.4.4.8) 829 0 R (subfigure.4.4.9) 830 0 R (subfigure.4.5.1) 848 0 R (subfigure.4.5.2) 849 0 R (subfigure.4.5.3) 850 0 R] /Limits [(subfigure.4.4.7) (subfigure.4.5.3)] >> endobj -3059 0 obj << +3066 0 obj << /Names [(subfigure.4.6.1) 862 0 R (subfigure.4.6.2) 863 0 R (subfigure.4.6.3) 864 0 R (subfigure.4.6.4) 865 0 R (subfigure.4.8.1) 890 0 R (subfigure.4.8.2) 892 0 R] /Limits [(subfigure.4.6.1) (subfigure.4.8.2)] >> endobj -3060 0 obj << +3067 0 obj << /Names [(subfigure.5.1.1) 954 0 R (subfigure.5.1.2) 955 0 R (subfigure.5.1.3) 956 0 R (subfigure.5.1.4) 957 0 R (subfigure.5.1.5) 963 0 R (subfigure.5.1.6) 958 0 R] /Limits [(subfigure.5.1.1) (subfigure.5.1.6)] >> endobj -3061 0 obj << +3068 0 obj << /Names [(subfigure.5.10.1) 1231 0 R (subfigure.5.10.2) 1232 0 R (subfigure.5.2.1) 1015 0 R (subfigure.5.2.2) 1016 0 R (subfigure.5.2.3) 1017 0 R (subfigure.5.2.4) 1018 0 R] /Limits [(subfigure.5.10.1) (subfigure.5.2.4)] >> endobj -3062 0 obj << +3069 0 obj << /Names [(subfigure.5.3.1) 1040 0 R (subfigure.5.3.2) 1041 0 R (subfigure.5.3.3) 1042 0 R (subfigure.5.3.4) 1043 0 R (subfigure.5.4.1) 1059 0 R (subfigure.5.4.2) 1060 0 R] /Limits [(subfigure.5.3.1) (subfigure.5.4.2)] >> endobj -3063 0 obj << +3070 0 obj << /Names [(subfigure.5.4.3) 1061 0 R (subfigure.5.4.4) 1062 0 R (subfigure.5.5.1) 1076 0 R (subfigure.5.5.2) 1077 0 R (subfigure.5.5.3) 1078 0 R (subfigure.5.5.4) 1079 0 R] /Limits [(subfigure.5.4.3) (subfigure.5.5.4)] >> endobj -3064 0 obj << +3071 0 obj << /Names [(subfigure.5.7.1) 1182 0 R (subfigure.5.7.2) 1183 0 R (subfigure.5.7.3) 1184 0 R (subfigure.5.7.4) 1185 0 R (subfigure.5.8.1) 1187 0 R (subfigure.5.8.2) 1188 0 R] /Limits [(subfigure.5.7.1) (subfigure.5.8.2)] >> endobj -3065 0 obj << -/Names [(subfigure.5.8.3) 1189 0 R (subfigure.5.9.1) 1217 0 R (subfigure.5.9.2) 1218 0 R (subfigure.6.10.1) 1553 0 R (subfigure.6.10.2) 1554 0 R (subfigure.6.10.3) 1555 0 R] +3072 0 obj << +/Names [(subfigure.5.8.3) 1189 0 R (subfigure.5.9.1) 1217 0 R (subfigure.5.9.2) 1218 0 R (subfigure.6.10.1) 1551 0 R (subfigure.6.10.2) 1552 0 R (subfigure.6.10.3) 1553 0 R] /Limits [(subfigure.5.8.3) (subfigure.6.10.3)] >> endobj -3066 0 obj << -/Names [(subfigure.6.12.1) 1597 0 R (subfigure.6.12.2) 1591 0 R (subfigure.6.2.1) 1420 0 R (subfigure.6.2.2) 1421 0 R (subfigure.6.2.3) 1422 0 R (subfigure.6.2.4) 1423 0 R] +3073 0 obj << +/Names [(subfigure.6.12.1) 1593 0 R (subfigure.6.12.2) 1584 0 R (subfigure.6.2.1) 1420 0 R (subfigure.6.2.2) 1421 0 R (subfigure.6.2.3) 1422 0 R (subfigure.6.2.4) 1423 0 R] /Limits [(subfigure.6.12.1) (subfigure.6.2.4)] >> endobj -3067 0 obj << +3074 0 obj << /Names [(subfigure.6.2.5) 1424 0 R (subfigure.6.2.6) 1425 0 R (subfigure.6.2.7) 1426 0 R (subfigure.6.2.8) 1427 0 R (subfigure.6.3.1) 1440 0 R (subfigure.6.3.2) 1441 0 R] /Limits [(subfigure.6.2.5) (subfigure.6.3.2)] >> endobj -3068 0 obj << +3075 0 obj << /Names [(subfigure.6.3.3) 1442 0 R (subfigure.6.4.1) 1428 0 R (subfigure.6.4.2) 1429 0 R (subfigure.6.7.1) 1478 0 R (subfigure.6.7.2) 1479 0 R (subfigure.6.7.3) 1480 0 R] /Limits [(subfigure.6.3.3) (subfigure.6.7.3)] >> endobj -3069 0 obj << -/Names [(subfigure.6.9.1) 1510 0 R (subfigure.6.9.2) 1511 0 R (subfigure.6.9.3) 1525 0 R (subfigure.6.9.4) 1526 0 R (subfigure.6.9.5) 1527 0 R (subfigure.6.9.6) 1528 0 R] +3076 0 obj << +/Names [(subfigure.6.9.1) 1523 0 R (subfigure.6.9.2) 1524 0 R (subfigure.6.9.3) 1525 0 R (subfigure.6.9.4) 1531 0 R (subfigure.6.9.5) 1526 0 R (subfigure.6.9.6) 1532 0 R] /Limits [(subfigure.6.9.1) (subfigure.6.9.6)] >> endobj -3070 0 obj << -/Names [(subfigure.7.1.1) 1626 0 R (subfigure.7.1.2) 1627 0 R (subfigure.7.10.1) 1808 0 R (subfigure.7.10.2) 1809 0 R (subfigure.7.10.3) 1810 0 R (subfigure.7.10.4) 1841 0 R] +3077 0 obj << +/Names [(subfigure.7.1.1) 1626 0 R (subfigure.7.1.2) 1627 0 R (subfigure.7.10.1) 1803 0 R (subfigure.7.10.2) 1804 0 R (subfigure.7.10.3) 1805 0 R (subfigure.7.10.4) 1806 0 R] /Limits [(subfigure.7.1.1) (subfigure.7.10.4)] >> endobj -3071 0 obj << -/Names [(subfigure.7.10.5) 1842 0 R (subfigure.7.12.1) 1892 0 R (subfigure.7.12.2) 1893 0 R (subfigure.7.13.1) 1912 0 R (subfigure.7.13.2) 1913 0 R (subfigure.7.13.3) 1914 0 R] +3078 0 obj << +/Names [(subfigure.7.10.5) 1807 0 R (subfigure.7.12.1) 1908 0 R (subfigure.7.12.2) 1909 0 R (subfigure.7.13.1) 1916 0 R (subfigure.7.13.2) 1917 0 R (subfigure.7.13.3) 1918 0 R] /Limits [(subfigure.7.10.5) (subfigure.7.13.3)] >> endobj -3072 0 obj << -/Names [(subfigure.7.13.4) 1915 0 R (subfigure.7.13.5) 1916 0 R (subfigure.7.13.6) 1917 0 R (subfigure.7.13.7) 1918 0 R (subfigure.7.13.8) 1919 0 R (subfigure.7.14.1) 1987 0 R] +3079 0 obj << +/Names [(subfigure.7.13.4) 1919 0 R (subfigure.7.13.5) 1920 0 R (subfigure.7.13.6) 1921 0 R (subfigure.7.13.7) 1922 0 R (subfigure.7.13.8) 1923 0 R (subfigure.7.14.1) 1977 0 R] /Limits [(subfigure.7.13.4) (subfigure.7.14.1)] >> endobj -3073 0 obj << -/Names [(subfigure.7.14.10) 1996 0 R (subfigure.7.14.11) 1997 0 R (subfigure.7.14.12) 1998 0 R (subfigure.7.14.13) 1999 0 R (subfigure.7.14.14) 2000 0 R (subfigure.7.14.15) 2001 0 R] +3080 0 obj << +/Names [(subfigure.7.14.10) 1986 0 R (subfigure.7.14.11) 1987 0 R (subfigure.7.14.12) 1988 0 R (subfigure.7.14.13) 1989 0 R (subfigure.7.14.14) 1990 0 R (subfigure.7.14.15) 1991 0 R] /Limits [(subfigure.7.14.10) (subfigure.7.14.15)] >> endobj -3074 0 obj << -/Names [(subfigure.7.14.16) 2002 0 R (subfigure.7.14.17) 2003 0 R (subfigure.7.14.18) 2004 0 R (subfigure.7.14.19) 2005 0 R (subfigure.7.14.2) 1988 0 R (subfigure.7.14.20) 2006 0 R] +3081 0 obj << +/Names [(subfigure.7.14.16) 1992 0 R (subfigure.7.14.17) 1993 0 R (subfigure.7.14.18) 1994 0 R (subfigure.7.14.19) 1995 0 R (subfigure.7.14.2) 1978 0 R (subfigure.7.14.20) 1996 0 R] /Limits [(subfigure.7.14.16) (subfigure.7.14.20)] >> endobj -3075 0 obj << -/Names [(subfigure.7.14.21) 2007 0 R (subfigure.7.14.22) 2008 0 R (subfigure.7.14.23) 2009 0 R (subfigure.7.14.24) 2010 0 R (subfigure.7.14.25) 1973 0 R (subfigure.7.14.3) 1989 0 R] +3082 0 obj << +/Names [(subfigure.7.14.21) 1997 0 R (subfigure.7.14.22) 1998 0 R (subfigure.7.14.23) 1999 0 R (subfigure.7.14.24) 2000 0 R (subfigure.7.14.25) 1972 0 R (subfigure.7.14.3) 1979 0 R] /Limits [(subfigure.7.14.21) (subfigure.7.14.3)] >> endobj -3076 0 obj << -/Names [(subfigure.7.14.4) 1990 0 R (subfigure.7.14.5) 1991 0 R (subfigure.7.14.6) 1992 0 R (subfigure.7.14.7) 1993 0 R (subfigure.7.14.8) 1994 0 R (subfigure.7.14.9) 1995 0 R] +3083 0 obj << +/Names [(subfigure.7.14.4) 1980 0 R (subfigure.7.14.5) 1981 0 R (subfigure.7.14.6) 1982 0 R (subfigure.7.14.7) 1983 0 R (subfigure.7.14.8) 1984 0 R (subfigure.7.14.9) 1985 0 R] /Limits [(subfigure.7.14.4) (subfigure.7.14.9)] >> endobj -3077 0 obj << -/Names [(subfigure.7.15.1) 2018 0 R (subfigure.7.15.2) 2019 0 R (subfigure.7.15.3) 2020 0 R (subfigure.7.15.4) 2021 0 R (subfigure.7.15.5) 2022 0 R (subfigure.7.15.6) 2023 0 R] +3084 0 obj << +/Names [(subfigure.7.15.1) 2015 0 R (subfigure.7.15.2) 2016 0 R (subfigure.7.15.3) 2017 0 R (subfigure.7.15.4) 2018 0 R (subfigure.7.15.5) 2019 0 R (subfigure.7.15.6) 2020 0 R] /Limits [(subfigure.7.15.1) (subfigure.7.15.6)] >> endobj -3078 0 obj << -/Names [(subfigure.7.4.1) 1698 0 R (subfigure.7.4.2) 1699 0 R (subfigure.7.4.3) 1700 0 R (subfigure.7.4.4) 1701 0 R (subfigure.7.4.5) 1702 0 R (subfigure.7.4.6) 1703 0 R] +3085 0 obj << +/Names [(subfigure.7.4.1) 1683 0 R (subfigure.7.4.2) 1684 0 R (subfigure.7.4.3) 1685 0 R (subfigure.7.4.4) 1686 0 R (subfigure.7.4.5) 1687 0 R (subfigure.7.4.6) 1688 0 R] /Limits [(subfigure.7.4.1) (subfigure.7.4.6)] >> endobj -3079 0 obj << -/Names [(subfigure.7.5.1) 1726 0 R (subfigure.7.5.10) 1735 0 R (subfigure.7.5.11) 1736 0 R (subfigure.7.5.12) 1737 0 R (subfigure.7.5.13) 1706 0 R (subfigure.7.5.2) 1727 0 R] +3086 0 obj << +/Names [(subfigure.7.5.1) 1722 0 R (subfigure.7.5.10) 1731 0 R (subfigure.7.5.11) 1732 0 R (subfigure.7.5.12) 1733 0 R (subfigure.7.5.13) 1734 0 R (subfigure.7.5.2) 1723 0 R] /Limits [(subfigure.7.5.1) (subfigure.7.5.2)] >> endobj -3080 0 obj << -/Names [(subfigure.7.5.3) 1728 0 R (subfigure.7.5.4) 1729 0 R (subfigure.7.5.5) 1730 0 R (subfigure.7.5.6) 1731 0 R (subfigure.7.5.7) 1732 0 R (subfigure.7.5.8) 1733 0 R] +3087 0 obj << +/Names [(subfigure.7.5.3) 1724 0 R (subfigure.7.5.4) 1725 0 R (subfigure.7.5.5) 1726 0 R (subfigure.7.5.6) 1727 0 R (subfigure.7.5.7) 1728 0 R (subfigure.7.5.8) 1729 0 R] /Limits [(subfigure.7.5.3) (subfigure.7.5.8)] >> endobj -3081 0 obj << -/Names [(subfigure.7.5.9) 1734 0 R (subfigure.7.7.1) 1748 0 R (subfigure.7.7.10) 1757 0 R (subfigure.7.7.11) 1758 0 R (subfigure.7.7.12) 1759 0 R (subfigure.7.7.2) 1749 0 R] +3088 0 obj << +/Names [(subfigure.7.5.9) 1730 0 R (subfigure.7.7.1) 1743 0 R (subfigure.7.7.10) 1752 0 R (subfigure.7.7.11) 1753 0 R (subfigure.7.7.12) 1754 0 R (subfigure.7.7.2) 1744 0 R] /Limits [(subfigure.7.5.9) (subfigure.7.7.2)] >> endobj -3082 0 obj << -/Names [(subfigure.7.7.3) 1750 0 R (subfigure.7.7.4) 1751 0 R (subfigure.7.7.5) 1752 0 R (subfigure.7.7.6) 1753 0 R (subfigure.7.7.7) 1754 0 R (subfigure.7.7.8) 1755 0 R] +3089 0 obj << +/Names [(subfigure.7.7.3) 1745 0 R (subfigure.7.7.4) 1746 0 R (subfigure.7.7.5) 1747 0 R (subfigure.7.7.6) 1748 0 R (subfigure.7.7.7) 1749 0 R (subfigure.7.7.8) 1750 0 R] /Limits [(subfigure.7.7.3) (subfigure.7.7.8)] >> endobj -3083 0 obj << -/Names [(subfigure.7.7.9) 1756 0 R (subfigure.7.8.1) 1774 0 R (subfigure.7.8.2) 1775 0 R (subfigure.7.8.3) 1776 0 R (subfigure.7.8.4) 1777 0 R (subfigure.7.9.1) 1803 0 R] +3090 0 obj << +/Names [(subfigure.7.7.9) 1751 0 R (subfigure.7.8.1) 1797 0 R (subfigure.7.8.2) 1798 0 R (subfigure.7.8.3) 1799 0 R (subfigure.7.8.4) 1800 0 R (subfigure.7.9.1) 1882 0 R] /Limits [(subfigure.7.7.9) (subfigure.7.9.1)] >> endobj -3084 0 obj << -/Names [(subfigure.7.9.2) 1804 0 R (subfigure.8.4.1) 2211 0 R (subfigure.8.4.2) 2212 0 R (subfigure.9.1.1) 2306 0 R (subfigure.9.1.2) 2307 0 R (subfigure.9.2.1) 2628 0 R] +3091 0 obj << +/Names [(subfigure.7.9.2) 1883 0 R (subfigure.8.4.1) 2218 0 R (subfigure.8.4.2) 2219 0 R (subfigure.9.1.1) 2313 0 R (subfigure.9.1.2) 2314 0 R (subfigure.9.2.1) 2636 0 R] /Limits [(subfigure.7.9.2) (subfigure.9.2.1)] >> endobj -3085 0 obj << -/Names [(subfigure.9.2.2) 2629 0 R (subsection.2.2.1) 22 0 R (subsection.2.2.2) 26 0 R (subsection.2.2.3) 30 0 R (subsection.3.2.1) 54 0 R (subsection.3.2.2) 58 0 R] +3092 0 obj << +/Names [(subfigure.9.2.2) 2637 0 R (subsection.2.2.1) 22 0 R (subsection.2.2.2) 26 0 R (subsection.2.2.3) 30 0 R (subsection.3.2.1) 54 0 R (subsection.3.2.2) 58 0 R] /Limits [(subfigure.9.2.2) (subsection.3.2.2)] >> endobj -3086 0 obj << +3093 0 obj << /Names [(subsection.3.2.3) 62 0 R (subsection.3.2.4) 66 0 R (subsection.4.1.1) 78 0 R (subsection.4.1.2) 98 0 R (subsection.4.2.1) 106 0 R (subsection.4.2.2) 110 0 R] /Limits [(subsection.3.2.3) (subsection.4.2.2)] >> endobj -3087 0 obj << +3094 0 obj << /Names [(subsection.4.2.3) 114 0 R (subsection.4.2.4) 118 0 R (subsection.5.2.1) 134 0 R (subsection.5.2.2) 138 0 R (subsection.5.2.3) 142 0 R (subsection.5.3.1) 150 0 R] /Limits [(subsection.4.2.3) (subsection.5.3.1)] >> endobj -3088 0 obj << +3095 0 obj << /Names [(subsection.5.4.1) 158 0 R (subsection.5.4.2) 162 0 R (subsection.5.4.3) 166 0 R (subsection.5.4.4) 170 0 R (subsection.5.4.5) 174 0 R (subsection.6.2.1) 198 0 R] /Limits [(subsection.5.4.1) (subsection.6.2.1)] >> endobj -3089 0 obj << +3096 0 obj << /Names [(subsection.6.2.2) 202 0 R (subsection.6.2.3) 206 0 R (subsection.6.2.4) 210 0 R (subsection.6.3.1) 218 0 R (subsection.6.3.2) 222 0 R (subsection.6.3.3) 230 0 R] /Limits [(subsection.6.2.2) (subsection.6.3.3)] >> endobj -3090 0 obj << +3097 0 obj << /Names [(subsection.6.3.4) 234 0 R (subsection.6.3.5) 238 0 R (subsection.7.2.1) 254 0 R (subsection.7.3.1) 270 0 R (subsection.7.3.2) 274 0 R (subsection.7.3.3) 278 0 R] /Limits [(subsection.6.3.4) (subsection.7.3.3)] >> endobj -3091 0 obj << +3098 0 obj << /Names [(subsection.7.5.1) 294 0 R (subsection.7.5.2) 298 0 R (subsection.8.3.1) 322 0 R (subsection.8.3.2) 326 0 R (subsubsection.4.1.1.1) 82 0 R (subsubsection.4.1.1.2) 86 0 R] /Limits [(subsection.7.5.1) (subsubsection.4.1.1.2)] >> endobj -3092 0 obj << +3099 0 obj << /Names [(subsubsection.4.1.1.3) 90 0 R (subsubsection.4.1.1.4) 94 0 R (subsubsection.6.3.2.1) 226 0 R (subsubsection.7.2.1.1) 258 0 R (subsubsection.7.2.1.2) 262 0 R (subsubsection.7.3.3.1) 282 0 R] /Limits [(subsubsection.4.1.1.3) (subsubsection.7.3.3.1)] >> endobj -3093 0 obj << -/Names [(table.2.1) 642 0 R (table.6.1) 1323 0 R (table.6.2) 1446 0 R (table.6.3) 1496 0 R (table.6.4) 1571 0 R (table.7.1) 1921 0 R] -/Limits [(table.2.1) (table.7.1)] ->> endobj -3094 0 obj << -/Names [(table.7.2) 1705 0 R (table.7.3) 2012 0 R (table.8.1) 2097 0 R (table.8.2) 2214 0 R (table.8.3) 2215 0 R (table.8.4) 2222 0 R] -/Limits [(table.7.2) (table.8.4)] ->> endobj -3095 0 obj << -/Names [(table.9.1) 2297 0 R (table.9.2) 2298 0 R (table.9.3) 2319 0 R (table.9.4) 2526 0 R (table.9.5) 2613 0 R (table.9.6) 2587 0 R] -/Limits [(table.9.1) (table.9.6)] ->> endobj -3096 0 obj << -/Names [(table.9.7) 2615 0 R (table.9.8) 2614 0 R] -/Limits [(table.9.7) (table.9.8)] ->> endobj -3097 0 obj << -/Kids [2899 0 R 2900 0 R 2901 0 R 2902 0 R 2903 0 R 2904 0 R] -/Limits [(AlgoLine1.1) (AlgoLine3.25)] ->> endobj -3098 0 obj << -/Kids [2905 0 R 2906 0 R 2907 0 R 2908 0 R 2909 0 R 2910 0 R] -/Limits [(AlgoLine3.26) (AlgoLine5.14)] ->> endobj -3099 0 obj << -/Kids [2911 0 R 2912 0 R 2913 0 R 2914 0 R 2915 0 R 2916 0 R] -/Limits [(AlgoLine5.15) (AlgoLine7.10)] ->> endobj 3100 0 obj << -/Kids [2917 0 R 2918 0 R 2919 0 R 2920 0 R 2921 0 R 2922 0 R] -/Limits [(AlgoLine7.11) (AlgoLine8.3)] +/Names [(table.2.1) 642 0 R (table.6.1) 1323 0 R (table.6.2) 1446 0 R (table.6.3) 1496 0 R (table.6.4) 1573 0 R (table.7.1) 1911 0 R] +/Limits [(table.2.1) (table.7.1)] >> endobj 3101 0 obj << -/Kids [2923 0 R 2924 0 R 2925 0 R 2926 0 R 2927 0 R 2928 0 R] -/Limits [(AlgoLine8.4) (Item.31)] +/Names [(table.7.2) 1736 0 R (table.7.3) 2022 0 R (table.8.1) 2104 0 R (table.8.2) 2221 0 R (table.8.3) 2222 0 R (table.8.4) 2229 0 R] +/Limits [(table.7.2) (table.8.4)] >> endobj 3102 0 obj << -/Kids [2929 0 R 2930 0 R 2931 0 R 2932 0 R 2933 0 R 2934 0 R] -/Limits [(Item.32) (chapter.8)] +/Names [(table.9.1) 2304 0 R (table.9.2) 2305 0 R (table.9.3) 2326 0 R (table.9.4) 2533 0 R (table.9.5) 2620 0 R (table.9.6) 2594 0 R] +/Limits [(table.9.1) (table.9.6)] >> endobj 3103 0 obj << -/Kids [2935 0 R 2936 0 R 2937 0 R 2938 0 R 2939 0 R 2940 0 R] -/Limits [(chapter.9) (cite.aldinucci2012parallel)] +/Names [(table.9.7) 2622 0 R (table.9.8) 2621 0 R] +/Limits [(table.9.7) (table.9.8)] >> endobj 3104 0 obj << -/Kids [2941 0 R 2942 0 R 2943 0 R 2944 0 R 2945 0 R 2946 0 R] -/Limits [(cite.arbelaez2011contour) (cite.keselman1998extraction)] +/Kids [2906 0 R 2907 0 R 2908 0 R 2909 0 R 2910 0 R 2911 0 R] +/Limits [(AlgoLine1.1) (AlgoLine3.25)] >> endobj 3105 0 obj << -/Kids [2947 0 R 2948 0 R 2949 0 R 2950 0 R 2951 0 R 2952 0 R] -/Limits [(cite.kmeansgpuopengl) (cite.wang2003image)] +/Kids [2912 0 R 2913 0 R 2914 0 R 2915 0 R 2916 0 R 2917 0 R] +/Limits [(AlgoLine3.26) (AlgoLine5.14)] >> endobj 3106 0 obj << -/Kids [2953 0 R 2954 0 R 2955 0 R 2956 0 R 2957 0 R 2958 0 R] -/Limits [(cite.wong2010demystifying) (equation.7.5.17)] +/Kids [2918 0 R 2919 0 R 2920 0 R 2921 0 R 2922 0 R 2923 0 R] +/Limits [(AlgoLine5.15) (AlgoLine7.10)] >> endobj 3107 0 obj << -/Kids [2959 0 R 2960 0 R 2961 0 R 2962 0 R 2963 0 R 2964 0 R] -/Limits [(equation.7.5.18) (figure.6.7)] +/Kids [2924 0 R 2925 0 R 2926 0 R 2927 0 R 2928 0 R 2929 0 R] +/Limits [(AlgoLine7.11) (AlgoLine8.3)] >> endobj 3108 0 obj << -/Kids [2965 0 R 2966 0 R 2967 0 R 2968 0 R 2969 0 R 2970 0 R] -/Limits [(figure.6.8) (lstnumber.8.1.15)] +/Kids [2930 0 R 2931 0 R 2932 0 R 2933 0 R 2934 0 R 2935 0 R] +/Limits [(AlgoLine8.4) (Item.31)] >> endobj 3109 0 obj << -/Kids [2971 0 R 2972 0 R 2973 0 R 2974 0 R 2975 0 R 2976 0 R] -/Limits [(lstnumber.8.1.16) (lstnumber.8.1.48)] +/Kids [2936 0 R 2937 0 R 2938 0 R 2939 0 R 2940 0 R 2941 0 R] +/Limits [(Item.32) (cite.1521458)] >> endobj 3110 0 obj << -/Kids [2977 0 R 2978 0 R 2979 0 R 2980 0 R 2981 0 R 2982 0 R] -/Limits [(lstnumber.8.1.49) (lstnumber.9.1.30)] +/Kids [2942 0 R 2943 0 R 2944 0 R 2945 0 R 2946 0 R 2947 0 R] +/Limits [(cite.4287006) (cite.bertaux2004speckle)] >> endobj 3111 0 obj << -/Kids [2983 0 R 2984 0 R 2985 0 R 2986 0 R 2987 0 R 2988 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.1.31) (lstnumber.9.2.35)] +/Kids [2948 0 R 2949 0 R 2950 0 R 2951 0 R 2952 0 R 2953 0 R] +/Limits [(cite.boykov2004experimental) (cite.lefohn2003inter)] >> endobj 3112 0 obj << -/Kids [2989 0 R 2990 0 R 2991 0 R 2992 0 R 2993 0 R 2994 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.2.36) (lstnumber.9.3.11)] +/Kids [2954 0 R 2955 0 R 2956 0 R 2957 0 R 2958 0 R 2959 0 R] +/Limits [(cite.lefohn2003interactive) (cite.xiao2010efficient)] >> endobj 3113 0 obj << -/Kids [2995 0 R 2996 0 R 2997 0 R 2998 0 R 2999 0 R 3000 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.3.12) (lstnumber.9.3.44)] +/Kids [2960 0 R 2961 0 R 2962 0 R 2963 0 R 2964 0 R 2965 0 R] +/Limits [(cite.zheng2011performance) (equation.7.5.20)] >> endobj 3114 0 obj << -/Kids [3001 0 R 3002 0 R 3003 0 R 3004 0 R 3005 0 R 3006 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.3.45) (lstnumber.9.4.25)] +/Kids [2966 0 R 2967 0 R 2968 0 R 2969 0 R 2970 0 R 2971 0 R] +/Limits [(figure.2.1) (figure.6.9)] >> endobj 3115 0 obj << -/Kids [3007 0 R 3008 0 R 3009 0 R 3010 0 R 3011 0 R 3012 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.4.26) (lstnumber.9.4.58)] +/Kids [2972 0 R 2973 0 R 2974 0 R 2975 0 R 2976 0 R 2977 0 R] +/Limits [(figure.7.1) (lstnumber.8.1.17)] >> endobj 3116 0 obj << -/Kids [3013 0 R 3014 0 R 3015 0 R 3016 0 R 3017 0 R 3018 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.4.59) (lstnumber.9.5.36)] +/Kids [2978 0 R 2979 0 R 2980 0 R 2981 0 R 2982 0 R 2983 0 R] +/Limits [(lstnumber.8.1.18) (lstnumber.8.1.5)] >> endobj 3117 0 obj << -/Kids [3019 0 R 3020 0 R 3021 0 R 3022 0 R 3023 0 R 3024 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.5.37) (page.105)] +/Kids [2984 0 R 2985 0 R 2986 0 R 2987 0 R 2988 0 R 2989 0 R] +/Limits [(lstnumber.8.1.50) (lstnumber.9.1.4)] >> endobj 3118 0 obj << -/Kids [3025 0 R 3026 0 R 3027 0 R 3028 0 R 3029 0 R 3030 0 R] -/Limits [(page.106) (page.138)] +/Kids [2990 0 R 2991 0 R 2992 0 R 2993 0 R 2994 0 R 2995 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.1.5) (lstnumber.9.2.37)] >> endobj 3119 0 obj << -/Kids [3031 0 R 3032 0 R 3033 0 R 3034 0 R 3035 0 R 3036 0 R] -/Limits [(page.139) (page.37)] +/Kids [2996 0 R 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[(lstnumber.9.4.60) (lstnumber.9.5.38)] >> endobj 3124 0 obj << -/Kids [3061 0 R 3062 0 R 3063 0 R 3064 0 R 3065 0 R 3066 0 R] -/Limits [(subfigure.5.10.1) (subfigure.6.2.4)] +/Kids [3026 0 R 3027 0 R 3028 0 R 3029 0 R 3030 0 R 3031 0 R] +/Limits [(lstnumber.9.5.39) (page.107)] >> endobj 3125 0 obj << -/Kids [3067 0 R 3068 0 R 3069 0 R 3070 0 R 3071 0 R 3072 0 R] -/Limits [(subfigure.6.2.5) (subfigure.7.14.1)] +/Kids [3032 0 R 3033 0 R 3034 0 R 3035 0 R 3036 0 R 3037 0 R] +/Limits [(page.108) (page.14)] >> endobj 3126 0 obj << -/Kids [3073 0 R 3074 0 R 3075 0 R 3076 0 R 3077 0 R 3078 0 R] -/Limits [(subfigure.7.14.10) (subfigure.7.4.6)] +/Kids [3038 0 R 3039 0 R 3040 0 R 3041 0 R 3042 0 R 3043 0 R] +/Limits [(page.140) (page.37)] >> endobj 3127 0 obj << -/Kids [3079 0 R 3080 0 R 3081 0 R 3082 0 R 3083 0 R 3084 0 R] -/Limits [(subfigure.7.5.1) (subfigure.9.2.1)] +/Kids [3044 0 R 3045 0 R 3046 0 R 3047 0 R 3048 0 R 3049 0 R] +/Limits [(page.38) (page.7)] >> endobj 3128 0 obj << -/Kids 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[(lstnumber.8.1.16) (lstnumber.9.4.25)] +/Kids [3074 0 R 3075 0 R 3076 0 R 3077 0 R 3078 0 R 3079 0 R] +/Limits [(subfigure.6.2.5) (subfigure.7.14.1)] >> endobj 3133 0 obj << -/Kids [3115 0 R 3116 0 R 3117 0 R 3118 0 R 3119 0 R 3120 0 R] -/Limits [(lstnumber.9.4.26) (page.7)] +/Kids [3080 0 R 3081 0 R 3082 0 R 3083 0 R 3084 0 R 3085 0 R] +/Limits [(subfigure.7.14.10) (subfigure.7.4.6)] >> endobj 3134 0 obj << -/Kids [3121 0 R 3122 0 R 3123 0 R 3124 0 R 3125 0 R 3126 0 R] -/Limits [(page.70) (subfigure.7.4.6)] +/Kids [3086 0 R 3087 0 R 3088 0 R 3089 0 R 3090 0 R 3091 0 R] +/Limits [(subfigure.7.5.1) (subfigure.9.2.1)] >> endobj 3135 0 obj << -/Kids [3127 0 R 3128 0 R 3129 0 R] -/Limits [(subfigure.7.5.1) (table.9.8)] +/Kids [3092 0 R 3093 0 R 3094 0 R 3095 0 R 3096 0 R 3097 0 R] +/Limits [(subfigure.9.2.2) (subsection.7.3.3)] >> endobj 3136 0 obj << -/Kids [3130 0 R 3131 0 R 3132 0 R 3133 0 R 3134 0 R 3135 0 R] -/Limits [(AlgoLine1.1) (table.9.8)] +/Kids [3098 0 R 3099 0 R 3100 0 R 3101 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Antipolis} +\addjury{Nicolas}{Bertaux}{Examinateur}{Maître de conférences HDR à l'Université \\d'Aix-Marseille} +\addjury{Stéphane}{Domas}{Co-encadrant}{Maître de conférences à l'Université \\de Franche-Comté} +\addjury{Raphaël}{Couturier}{Directeur de thèse}{Professeur à l'Université \\de Franche-Comté} + %%-------------------- %% Set the laboratory where the thesis was made diff --git a/THESE/these.toc b/THESE/these.toc index cbb9c2f..831115f 100644 --- a/THESE/these.toc +++ b/THESE/these.toc @@ -55,40 +55,40 @@ \contentsline {section}{\numberline {6.3}Impl\IeC {\'e}mentation parall\IeC {\`e}le GPU du snake polygonal}{67}{section.6.3} \contentsline {subsection}{\numberline {6.3.1}Pr\IeC {\'e}-calculs des images cumul\IeC {\'e}es}{68}{subsection.6.3.1} \contentsline {subsection}{\numberline {6.3.2}Calcul des contributions des segments}{70}{subsection.6.3.2} -\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.2.1}Cas particulier des segments dont la pente $k$ v\IeC {\'e}rifie $|k|\leq 1$}{73}{subsubsection.6.3.2.1} -\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.3}Performances}{74}{subsection.6.3.3} -\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.4}D\IeC {\'e}termination intelligente du contour initial}{75}{subsection.6.3.4} -\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.5}Conclusion}{76}{subsection.6.3.5} +\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.2.1}Cas particulier des segments dont la pente $k$ v\IeC {\'e}rifie $|k|\leq 1$}{74}{subsubsection.6.3.2.1} +\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.3}Performances}{75}{subsection.6.3.3} +\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.4}D\IeC {\'e}termination du contour initial au sens du maximum de vraisemblance}{75}{subsection.6.3.4} +\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.5}Conclusion}{77}{subsection.6.3.5} \contentsline {chapter}{\numberline {7}R\IeC {\'e}duction de bruit par recherche des lignes de niveaux}{79}{chapter.7} \contentsline {section}{\numberline {7.1}Introduction}{79}{section.7.1} \contentsline {section}{\numberline {7.2}Pr\IeC {\'e}sentation de l'algorithme}{80}{section.7.2} \contentsline {subsection}{\numberline {7.2.1}Formulation}{80}{subsection.7.2.1} -\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.2.1.1}Isolines \IeC {\`a} un seul segment}{80}{subsubsection.7.2.1.1} +\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.2.1.1}D\IeC {\'e}termination du premier segment}{80}{subsubsection.7.2.1.1} \contentsline {subsubsection}{\numberline {7.2.1.2}Isolines compos\IeC {\'e}es de plusieurs segments - crit\IeC {\`e}re d'allongement}{82}{subsubsection.7.2.1.2} \contentsline {section}{\numberline {7.3}Mod\IeC {\'e}lisation des isolines pour l'impl\IeC {\'e}mentation parall\IeC {\`e}le sur GPU}{83}{section.7.3} \contentsline {subsection}{\numberline {7.3.1}Isolines \IeC {\'e}valu\IeC {\'e}es semi-globalement}{84}{subsection.7.3.1} \contentsline {subsection}{\numberline {7.3.2}Isolines \IeC {\`a} segments pr\IeC {\'e}-\IeC {\'e}valu\IeC {\'e}s - mod\IeC {\`e}le PI-PD}{86}{subsection.7.3.2} \contentsline {subsection}{\numberline {7.3.3}Mod\IeC {\`e}le PI-PD hybride}{88}{subsection.7.3.3} -\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.3.3.1}Le d\IeC {\'e}tecteur de zone \IeC {\`a} faible pente}{89}{subsubsection.7.3.3.1} +\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.3.3.1}Le d\IeC {\'e}tecteur de bords}{89}{subsubsection.7.3.3.1} \contentsline {section}{\numberline {7.4}R\IeC {\'e}sultats}{92}{section.7.4} \contentsline {section}{\numberline {7.5}Extension aux images couleurs}{94}{section.7.5} \contentsline {subsection}{\numberline {7.5.1}Expression du crit\IeC {\`e}re}{94}{subsection.7.5.1} -\contentsline {subsection}{\numberline {7.5.2}R\IeC {\'e}sultats}{95}{subsection.7.5.2} -\contentsline {section}{\numberline {7.6}Conclusion}{97}{section.7.6} -\contentsline {chapter}{\numberline {8}Le filtre m\IeC {\'e}dian sur GPU}{101}{chapter.8} -\contentsline {section}{\numberline {8.1}Introduction}{101}{section.8.1} -\contentsline {section}{\numberline {8.2}Les transferts de donn\IeC {\'e}es}{101}{section.8.2} -\contentsline {section}{\numberline {8.3}Utilisation des registres}{103}{section.8.3} -\contentsline {subsection}{\numberline {8.3.1}La s\IeC {\'e}lection de la valeur m\IeC {\'e}diane}{103}{subsection.8.3.1} -\contentsline {subsection}{\numberline {8.3.2}Masquage des latences}{104}{subsection.8.3.2} -\contentsline {section}{\numberline {8.4}R\IeC {\'e}sultats}{108}{section.8.4} -\contentsline {section}{\numberline {8.5}Conclusion}{110}{section.8.5} -\contentsline {chapter}{\numberline {9}Les filtres de convolution sur GPU}{111}{chapter.9} -\contentsline {section}{\numberline {9.1}Introduction}{111}{section.9.1} -\contentsline {section}{\numberline {9.2}Impl\IeC {\'e}mentation g\IeC {\'e}n\IeC {\'e}rique de la convolution non s\IeC {\'e}parable sur GPU}{111}{section.9.2} -\contentsline {section}{\numberline {9.3}Impl\IeC {\'e}mentation optimis\IeC {\'e}e de la convolution non s\IeC {\'e}parable sur GPU}{113}{section.9.3} -\contentsline {section}{\numberline {9.4}Cas de la convolution s\IeC {\'e}parable}{117}{section.9.4} -\contentsline {section}{\numberline {9.5}Conclusion}{122}{section.9.5} -\contentsline {part}{IV\hspace {1em}Conclusions et perspectives}{125}{part.4} -\contentsline {chapter}{\numberline {10}Conclusion g\IeC {\'e}n\IeC {\'e}rale}{127}{chapter.10} -\contentsline {chapter}{\numberline {11}Remerciements}{129}{chapter.11} +\contentsline {subsection}{\numberline {7.5.2}R\IeC {\'e}sultats - analyse}{95}{subsection.7.5.2} +\contentsline {section}{\numberline {7.6}Conclusion}{98}{section.7.6} +\contentsline {chapter}{\numberline {8}Le filtre m\IeC {\'e}dian sur GPU}{103}{chapter.8} +\contentsline {section}{\numberline {8.1}Introduction}{103}{section.8.1} +\contentsline {section}{\numberline {8.2}Les transferts de donn\IeC {\'e}es}{103}{section.8.2} +\contentsline {section}{\numberline {8.3}Utilisation des registres}{105}{section.8.3} +\contentsline {subsection}{\numberline {8.3.1}La s\IeC {\'e}lection de la valeur m\IeC {\'e}diane}{105}{subsection.8.3.1} +\contentsline {subsection}{\numberline {8.3.2}Masquage des latences}{106}{subsection.8.3.2} +\contentsline {section}{\numberline {8.4}R\IeC {\'e}sultats}{110}{section.8.4} +\contentsline {section}{\numberline {8.5}Conclusion}{112}{section.8.5} +\contentsline {chapter}{\numberline {9}Les filtres de convolution sur GPU}{113}{chapter.9} +\contentsline {section}{\numberline {9.1}Introduction}{113}{section.9.1} +\contentsline {section}{\numberline {9.2}Impl\IeC {\'e}mentation g\IeC {\'e}n\IeC {\'e}rique de la convolution non s\IeC {\'e}parable sur GPU}{113}{section.9.2} +\contentsline {section}{\numberline {9.3}Impl\IeC {\'e}mentation optimis\IeC {\'e}e de la convolution non s\IeC {\'e}parable sur GPU}{115}{section.9.3} +\contentsline {section}{\numberline {9.4}Cas de la convolution s\IeC {\'e}parable}{119}{section.9.4} +\contentsline {section}{\numberline {9.5}Conclusion}{124}{section.9.5} +\contentsline {part}{IV\hspace {1em}Conclusions et perspectives}{127}{part.4} +\contentsline {chapter}{\numberline {10}Conclusion g\IeC {\'e}n\IeC {\'e}rale}{129}{chapter.10} +\contentsline {chapter}{\numberline {11}Remerciements}{131}{chapter.11}